在多期截面数据中应用DID分析时，最大的挑战是如何处理大量只有单期数据的个体。除了必须确保平行趋势假设成立外，还需要合理处理不平衡数据、异质性效应和潜在的样本选择偏误。在模型设定上，固定效应的使用、适当的样本加权、标准误的稳健估计等都至关重要。 考虑到异质性效应和数据特征，为了结果可靠和外部有效，应用DID分析时要小心。
虽然数据是多期截面数据，但并非每个个体都有多期数据，需要判断哪些个体有跨期数据（即在多个时间点都有观测值），哪些只有单期数据。只有跨期的数据个体才能有效地进行DID分析，进行“跨期对比”。大量个体只有单期数据，可能影响到标准误的估计和结果的准确性。估计群体的处理效应时，单期数据个体无法提供有用的前期与后期对比，需要考虑如何处理这些个体的影响。