Koks yra pakoreguotas vidurkis statistikoje?
Koreguotas vidurkis atsiranda tada, kai statistiniai vidurkiai turi būti pataisyti, kad būtų galima kompensuoti duomenų disbalansą ir didelius nukrypimus. Duomenų rinkiniuose esantys pašaliniai duomenys dažnai bus pašalinti, nes jie daro didelę įtaką apskaičiuotoms mažų populiacijų vidutinėms vertėms. Koreguotą vidurkį galima nustatyti pašalinus šiuos pašalinius skaičius.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Koreguotas vidurkis naudojamas taisyti statistinius vidurkius, esant akivaizdžiam disbalansui. Jis apskaičiuojamas pašalinant pašalinius duomenis iš duomenų rinkinio. Pakoreguoti vidurkiai apskaičiuojami naudojant daugialypes regresijos lygtis. Tai yra daugumos specialistų, kurie labai priklauso nuo statistikos ir jų tikslumo, metodas. Tai yra kintamieji, kurių tyrėjas negali valdyti, tačiau jie vis tiek daro įtaką rezultatams.
Kaip veikia pakoreguotas vidurkis
Koreguotos vidurkiai taip pat vadinami „mažiausiųjų kvadratų vidurkiais“ ir apskaičiuojami naudojant daugialypę regresijos lygtį. Daugelio tyrėjų ir daugumos personalo specialistų pageidaujamas metodas yra daugialypės regresijos lygtys, norint gauti tikslius rezultatus ir informaciją jų tyrimuose. Šis metodas suteiks tikslesnį rezultatą ir patikimesnius duomenis tyrimo pabaigoje, be to, jis daugelį metų labai rėmėsi mokslo, finansų ir įvairiomis kitomis tyrimų grupėmis.
Pavyzdžiui, tiriant vyrus ir moteris, dalyvaujančius tam tikrame elgesyje ar veikloje, gali reikėti pakoreguoti duomenis, kad būtų atsižvelgiama į lyties poveikį rezultatams. Nenaudojant koreguotų priemonių, rezultatai, kurie iš pradžių gali būti priskirti dalyvavimui tam tikroje veikloje ar elgesyje, gali būti suklaidinti dėl dalyvių lyties.
Šiame pavyzdyje vyrai ir moterys būtų laikomi kovariaciniais rodikliais - kintamojo tipo, kurio tyrėjas negali valdyti, bet turinčio įtakos eksperimento rezultatams. Naudojant pakoreguotas priemones kovariaciniai gyvūnai kompensuoja, koks bus veiklos ar elgesio poveikis, jei tarp lyčių nebūtų skirtumų.
Palyginę bet kurio tyrimo originalią ir pakoreguotas priemones, galite susidaryti geresnį supratimą apie tai, kiek atskirų veiksnių atsižvelgiama į bendrą tyrimą.
Koreguoto vidurkio pavyzdys
Apsvarstykite finansų rinkas, kurios gali pakoreguoti vidutinį režimo pasikeitimo vidurkį, ty vieną vyriausybės režimą pakeisti kitu. Teoriškai naujoji vyriausybė greičiausiai įves naują politiką ir kitus pokyčius, todėl dviejų skirtingų vyriausybės stilių palyginimas taps beprasmis. Norint gauti tikslius rezultatus, duomenis reikės atitinkamai atnaujinti arba pakoreguoti.
Kitas pavyzdys, kai tikslumui nustatyti reikėtų koreguoti vidurkį, yra Didžiojo nuosmukio laikais. Siekdama palengvinti bankų kapitalo kontrolę, 2009 m. FASB sustabdė rinkos vertės nustatymo taisyklę. Tokiu būdu akimirksniu pagerėja didžiųjų bankų balansai. Jei analitikas peržiūrėtų 2010 m. Balanso pokyčių tendencijas per paskutinius dešimt metų, vidutinis vidurkis būtų problematiškas ir netikslus.
Nutraukus rinkos vertės apskaitos metodų taikymą, bankų balansai buvo žymiai geresni (popieriuje) nei buvo prieš apskaitos taisyklės pakeitimą. Taigi tam, kas paprasčiausiai žiūrės į dešimties metų vidurkį 2010 m., Rezultatai bus gana iškreipti, nekoreguojant rinkos vertės pokyčių vidurkio.
Naudojant pakoreguotas priemones panašiai nesubalansuotuose pavyzdžiuose ir kitose situacijose rezultatas gali būti labai pakeistas, nereikalaujant, kad tyrėjas vėl pradėtų tyrimą. Yra daugybė kitų alternatyvių metodų, kurie gali būti naudojami tyrime siekiant panašių rezultatų, tačiau dauguma jų bus žymiai sudėtingesni ir reikalaujantys daug laiko.
