von mango » Sa 19. Mär 2016, 00:31
Für die Datenanalyse ist einfach nur der Unterschied entscheidend, für wie viele Entitäten du jeweils ein Datum pro Variable und Messzeitpunkt hast. Ob das Länder, Städte oder Personen sind, ist ja egal. Von einem Panel spricht man, wenn man für mehrere Personen zu mehreren Zeitpunkten Messwerte hat. Eine Zeitreihe hat nur einen Wert pro Zeitpunkt. Typischerweise sind das Werte für ein Land, ein Unternehmen oder ähnliches, die dann immer mehr oder weniger aggregierte Werte sind. Der Unterschied aus Analysesicht ist der bereits beschriebene: Bei einer Zeitreihe bist du bei der Untersuchung von Zusammenhängen auf geringe Fallzahlen beschränkt und deine Daten sind außerdem recht abstrakter Natur. Daher werden die Werte meist durch eine Kombination von Autoregression (Vorhersage eines Wertes der AV durch einen seiner Vorgänger) und UVs vorhergesagt.
Bei Paneldaten hättest du (Zahl der Messzeitpunkte)*(Zahl der Untersuchungseinheiten) als Fallzahl, außerdem lassen sich am Individuum brauchbarere Variablen messen als die abstrakten, mit denen man auf Aggregatebene zu tun hat. Konkret könnte man mit Panelregressionsmethoden (allgemein: hierarchisches lineares Modell) zeitabhängige intraindividuelle Schwankungen in Abhängigkeit von UVs untersuchen und diese etwa von Personenkonstanten, die in einen interindividuellen Fehlerterm eingehen, unterscheiden.
Wie gesagt, schau dir am besten mal eine Einführung in die Zeitreihenanalyse an. Ein paar Stichpunkte hier aus dem Forum werden dir wenig helfen, du brauchst einen Überblick über die Logik der Zeitreihenanalyse, um entscheiden und begründen zu können, wie du vorgehst.
EDIT: Der verlinkte Text sieht beim Drüberschauen gut aus für mich.