Les données longitudinales, parfois appelées données de panel, suivent le même échantillon à différents moments dans le temps. L’échantillon peut être composé d’individus, de ménages, d’établissements, etc. En revanche, les données transversales répétées, qui fournissent également des données à long terme, donnent la même enquête à différents échantillons au fil du temps.
Les données longitudinales présentent un certain nombre d’avantages par rapport aux données transversales répétées. Les données longitudinales permettent de mesurer le changement au sein de l’échantillon au fil du temps, permettent de mesurer la durée des événements et enregistrent le moment de divers événements. Par exemple, supposons que le taux de chômage soit resté élevé pendant une longue période. On peut utiliser des données longitudinales pour voir si le même groupe de personnes reste au chômage pendant toute la période ou si différents groupes de personnes entrent et sortent du chômage au cours de la période.
Les enquêtes NLS recueillent des informations longitudinales détaillées sur la vie de six groupes d’hommes et de femmes au fil du temps. Chaque groupe d’enquête (cohorte) est composé de 5 000 membres originaux ou plus. Chaque cohorte a été sélectionnée pour être représentative de toutes les personnes vivant aux États-Unis au moment de l’entrevue initiale et nées au cours d’une période donnée.