Los datos transversales son un tipo de datos estadísticos y econométricos recopilados por entidades de observación (como individuos, empresas, países o regiones) en el mismo período de tiempo.
Los datos transversales son diferentes de los datos de series de tiempo , en los que se observa el mismo objeto en diferentes puntos en el tiempo. Otro tipo de datos, datos de panel , combina datos transversales y series de tiempo y observa cómo las entidades (empresas, individuos, etc.) cambian con el tiempo. Los datos de panel se diferencian de los datos transversales agrupados en el tiempo porque consideran observaciones de los mismos objetos en diferentes momentos, mientras que los últimos representan diferentes objetos en diferentes períodos de tiempo.
Los datos transversales sobre los ahorros personales ayudan a calcular la relación entre ingresos y ahorros. La propensión a ahorrar derivada de los datos transversales puede a su vez compararse con la propensión a ahorrar calculada a partir de la base de datos de series temporales.
Para medir los niveles actuales de obesidad en una población, se seleccionan aleatoriamente 1000 personas de una región en particular, se mide su peso y altura, y luego se calcula si las personas en una región en particular son obesas. Este tipo de búsqueda de datos cruzados nos brinda una imagen clara en un momento dado. Tenga en cuenta que en base a una sola muestra de datos transversales, no sabemos si la tasa de obesidad está aumentando o disminuyendo; sólo podemos describir la proporción actual.
En el ejemplo de datos cruzados, la presencia aleatoria de un objeto y el momento en que participa el objeto se determinan aleatoriamente. Por ejemplo, una encuesta política implica interrogar a 1.000 personas. Se seleccionan al azar 1000 personas de toda la población. Luego, a cada persona se le asigna una fecha aleatoria en la que el sujeto será entrevistado y, por lo tanto, incluido en el estudio.
Los datos transversales se pueden utilizar en el análisis de regresión . Por ejemplo, los gastos de consumo de diferentes individuos durante un mes se pueden analizar a través de ingresos, ahorros acumulados y varias características demográficas para descubrir cómo las diferencias en estos indicadores afectan el comportamiento del consumidor.