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統計学において、横断的データとは、ある時点または一定期間に多数の対象（個人、企業、国、地域など）を観察することによって収集されるデータの一種である。横断的データの分析は通常、選択された対象間の差異を比較することによって行われ、一般的には時間的な差異は考慮されない。
例えば、ある集団における現在の肥満率を測定したい場合、その集団から無作為に1,000人を抽出し（これはその集団の断面とも呼ばれます）、体重と身長を測定し、そのサンプルの中で肥満に分類される人の割合を算出します。この断面サンプルは、その時点におけるその集団のスナップショットを提供します。ただし、1つの断面サンプルだけでは、肥満が増加しているのか減少しているのかはわかりません。現在の割合しか把握できないことに注意してください。
横断的データは、同じ小規模または集計された対象をさまざまな時点で観測する時系列データとは異なります。もう1つのデータタイプであるパネルデータ（または縦断的データ）は、横断的データと時系列データの両方の側面を組み合わせ、対象（企業、個人など）が時系列的にどのように変化するかを調べます。パネルデータは、異なる時点における同じ対象に関する観測値を扱います。 パネル分析では、パネルデータを使用して、時間の経過に伴う変数の変化と、選択された対象間の変数の差異を調べます。
バリアントには、異なる時点で同じ対象者に関する観察を扱うプールされた横断的データが含まれます。ローリング横断では、サンプルに個人が存在するかどうかと、個人がサンプルに含まれる時期の両方がランダムに決定されます。たとえば、政治世論調査では、1000 人にインタビューすることに決めるかもしれません。まず、これらの個人を全人口からランダムに選択します。次に、各個人にランダムな日付を割り当てます。これが、個人がインタビューされ、調査に含まれるランダムな日付です。[ 1 ]
横断的データは、横断的回帰分析、すなわち横断的データの回帰分析に利用できます。例えば、特定の月における様々な個人の消費支出を、所得、蓄積資産額、および様々な人口統計学的特徴に対して回帰分析することで、これらの特徴の違いが消費者の行動の違いにどのように影響するかを明らかにすることができます。