面闆資料、截面資料、時間序列資料對比說明如下：
一、截面資料
（1）概念
截面資料是指由同一時間、不同個體的一個或多個名額所組成的資料。截面資料強調同一時間的資料，常見的人口普查資料、工業普查資料都是截面資料。
例如：2022年，各省份人口數構成的一組資料為截面資料。
（2）适用範圍
不同個體在同一時間下由于個體不同而産生的資料。絕大多數統計分析方法都可以分析截面資料，可根據分析目的和截面資料類型進行分析方法的選擇。比如定量資料可以進行描述性分析；如果有多個名額可以進行聚類分析、因子分析、主成分分析、回歸分析等。不同類别之間的資料還可以進行方差分析、t檢驗、卡方檢驗等差異性分析。
二、時間序列資料
（1）概念
時間序列資料是指不同時間、同一個體的一個或多個名額組成的資料。時間序列資料強調不同時間，并且資料嚴格按照時間順序排序，如：年、月、日、小時等等。
例如：2013年-2021年北京市人口數。
（2）适用範圍
同一個體随時間變化産生的資料。時間序列資料存在先後順序，一般用來研究事物的發展變化規律，在經濟學中非常常見。時間序列資料有專門的時間序列預測模型，比如ARIMA模型、指數平滑法預測等。還可以用來檢視總體變化趨勢、周期性、季節性變化趨勢等。
三、面闆資料
（1）概念
面闆資料是不同時間、不同個體的一個或多個名額組成的資料，具有個體和時間兩個次元，是二維資料。面闆資料可以了解為在截面上的個體在不同時間的重複觀測資料。
例如：2013-2021年各省份人口數
（2）适用範圍
不同個體随時間變化産生的資料，是截面資料和時間序列資料的綜合，可以進行面闆模型分析。
（3）面闆模型分析
使用SPSSAU系統進行面闆模型分析，操作如下：
面闆模型可繼續分為三種類型，分别是固定效應模型（FE），混合估計模型（POOL）和随機效應模型（RE）。最終應該選擇哪個模型，可通過各個檢驗進行判斷。SPSSAU分别進行F檢驗，BP檢驗和Hausman檢驗（豪斯曼檢驗），以判斷出最終應該使用哪個模型。
從上表分析，SPSSAU建議最終以RE模型作為最終結果。
從上表可知:針對X1(城鄉居民年末儲蓄存款)而言，其呈現出0.01水準的顯著性(-11679.p=0.0.0<0.01)，并且回歸系數值為0.920>0，說明×1(城鄉居民年末儲蓄存款)對nGDP會産生顯著的正向影響關系。針對X2(年末常住人口)而言，其呈現出0.01水準的顯著性(=2.674,p=0.0094001)，并且回歸系數值為0.222>0，說明X2(年未常住人口)對nGDP會産生顯著的正向影響關系。針對×3(城鎮化率)而言，其呈現出0.10水準的顯著性(-3.51.p=0.001<0.01)，并且回歸系數值為-0.887<O，說明X3(城鎮化率)對nGDP會産生顯著的負向影響關系。針對X4(教育支出)而言，其并沒有呈現出顯著性(=1.840,p=0.104>0.05)，因而說明X4(教育支出)對InGDP不會産生影響關系。