Лонгитудинални подаци, који се понекад називају и плочни подаци, су збирка поновљених опажања истих субјеката, узета од већег броја становништва, током одређеног времена - и корисна су за мерење промена. Подужни подаци разликују се од података попречног пресека јер прате исте субјекте током одређеног времена, док подаци попречног пресека узоркују различите субјекте (било да су то појединци, фирме, државе или региони) у сваком тренутку.
Разбијање лонгитудиналних података
Подужни подаци се често користе у економским и финансијским студијама јер имају неколико предности у односу на поновљене податке попречног пресека. На пример, пошто лонгитудинални подаци мере колико дуго трају догађаји, могу се користити да се види да ли је иста група људи остала без посла током рецесије или да ли се различити појединци усељавају и излазе из незапослености. Ово може помоћи у утврђивању фактора који највише утичу на незапосленост.
Лонгитудинална анализа такође се може користити за израчунавање вредности портфеља у ризику (ВаР), користећи историјску методу симулације. Ово симулира како би вредност текућег портфеља варирала током претходних временских периода, користећи уочене историјске флуктуације имовине у портфељу током тих времена. Даје процену максималног вероватног губитка у наредном временском периоду.
Лонгитудинални подаци се такође користе у студијама догађаја да би се анализирало који фактори потичу ненормалне приносе акција током времена или како цене акција реагују на најаве о спајању и заради. Такође се може користити за мерење сиромаштва и неједнакости у дохотку праћењем појединачних домаћинстава. А пошто су стандардизовани тестови у школама лонгитудинални, могу се користити за процену успешности наставника и других фактора који утичу на резултате ученика.
