在行为生态学研究中，我们最常面的就是横截面数据（cross-sectional data）或者纵向数据（longitudinal data）。这两类数据的重要区别是，横截面数据取的是某一时间点上的样本数据，静态地截取了观察对象的行为数据。而纵向数据需要持续性的跟踪观察，时间纬度成为纵向数据的重要特征。
在对待横截面数据时，研究者往往持有类型化思维（typological thinking）的观念，将研究对象的多样性考虑为一般化模式，采用平均值或者众值衡量研究对象。这种方式花费的时间和经济成本都较低，能够快速的检验假设，尤其是对比寻找差异、分析相关，描述性的程度更强。而缺点是无法根据结果分析因果关系，因此，对待这种数据分析结果我们需要更为稳健的理论框架支持。横截面数据的优势是我们可以在短期内快速对比不同变量差异。
纵向数据包括了对研究对象及相关变量的重复观察，观察时间超过几天、几个月甚至几年。因此，花费成本也要高出许多。一方面，纵向数据可以加强对于假设的检验力量；另一方面，对研究对象的重复观察也可以体现出多个变量的变化趋势。在自然环境中，由于缺少对于变量的控制，长期的重复观察可以提供给我们机会帮助我们认识和分析多个变量对于观察对象的影响，检验多个假设，探讨因果关系。
两种方式各有利弊，采用哪种方式取决于研究者对于问题的研究设计。一般情况下，研究者往往先通过一个横截面研究设计纵览研究概貌，然后再根据结果设计纵向研究，进一步探讨因果关系。
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