Dati sezionali
In [[statistica]] ed [[econometria]], i '''dati sezionali''', anche noti come '''cross-sectional data''',<ref name="Definizione">{{Cita web|url=http://www.treccani.it/enciclopedia/dati_(Dizionario-di-Economia-e-Finanza)/|titolo=dati in "Dizionario di Economia e Finanza"|accesso=6 aprile 2018}}</ref> sono una tipologia di [[dati]], di una o più [[Variabile (statistica)|variabili]], raccolti da una [[Popolazione statistica|popolazione]], che permettono di osservare e studiare diversi soggetti e le caratteristiche di essi, nello stesso periodo di tempo o senza considerare le differenze temporali.<ref name="Definizione" />

== Analisi ==
{{Vedi anche|Cross section (statistica)}}
L’analisi dei dati sezionali solitamente consiste nell’analizzare le differenze tra i soggetti per estrapolare delle relazioni tra le diverse variabili.<ref name="PoE - Cross section">{{Cita libro|autore=R. Carter Hill|autore2=William E. Griffiths|autore3=Guay C. Lim|titolo=Principles of Econometrics|url=https://archive.org/details/principlesofecon0000hill_b0f8|editore=Wiley|anno=2012|edizione=4|capitolo=1|p=[https://archive.org/details/principlesofecon0000hill_b0f8/page/8 8]|lingua=inglese|ISBN=978-0-470-87372-4}}</ref> I modelli utilizzati per l'analisi possono essere, ad esempio, quelli di [[regressione lineare]] o [[regressione nonlineare]].

== Esempi ==
Alcuni esempi di dati sezionali sono il [[reddito]] dei [[Residenza (diritto)|residenti]] per Stato dell'[[Unione europea]] nel 2009, oppure i risultati degli [[esami di maturità]] per regione nel 2017.<ref name="PoE - Cross section" /> I soggetti considerati possono essere persone, come in questi esempi, ma anche aziende o interi stati.<ref name="PoE - Cross section" /> Questi dati forniscono uno spaccato della [[Popolazione statistica|popolazione]] considerata in un dato periodo di tempo. Si noti però che non è possibile sapere, basandosi solo sul campione sezionale, se il reddito stia aumentando o diminuendo nel tempo, o se gli studenti stiano ottenendo esiti migliori di cinque anni prima, è possibile solo fornire un'istantanea della popolazione in un dato momento nel tempo e analizzare le possibile relazioni tra le variabili.

== Differenze con altre tipologie di dati ==
Le altre due tipologie di dati sono le [[serie storiche]] e i [[dati longitudinali]], anche noti come dati panel.
I dati sezionali differiscono dalle serie storiche nel fatto che queste ultime considerano lo stesso soggetto osservato in intervalli di tempo.<ref>{{Cita libro|autore=R. Carter Hill|autore2=William E. Griffiths|autore3=Guay C. Lim|titolo=Principles of Econometrics|url=https://archive.org/details/principlesofecon0000hill_b0f8|editore=Wiley|anno=2012|edizione=4|capitolo=1|p=[https://archive.org/details/principlesofecon0000hill_b0f8/page/7 7]|lingua=inglese|ISBN=978-0-470-87372-4}}</ref> I dati longitudinali invece combinano i dati sezionali e le serie storiche, riuscendo quindi a osservare molti soggetti e anche i loro cambiamenti nel corso del tempo.<ref name="PoE - Cross section" />

== Note ==
<references />

== Bibliografia ==
* {{cita libro| nome=James| cognome=Hamilton | titolo=Econometria delle serie storiche | anno=1995 | editore=Monduzzi | città=Milano | ISBN=978-88-323-5430-0 | cid= Snow 1965}}

==Voci correlate==
* [[Cross section (statistica)]]
* [[Dati panel]]
* [[Serie storiche]]

{{Controllo di autorità}}
{{portale|statistica|economia|matematica}}

[[Categoria:Statistica|Econometria]]