Co to jest skorygowane średnie w statystykach?
Skorygowana średnia powstaje, gdy średnie statystyczne muszą zostać skorygowane w celu skompensowania nierównowagi danych i dużych odchyleń. Wartości odstające występujące w zestawach danych będą często usuwane, ponieważ mają duży wpływ na obliczone średnie małych populacji. Skorygowaną średnią można ustalić, usuwając te wartości odstające.
Kluczowe dania na wynos
- Skorygowana średnia służy do korygowania średnich statystycznych z oczywistymi zaburzeniami równowagi. Oblicza się go przez usunięcie wartości odstających z zestawu danych. Skorygowane średnie są obliczane przy użyciu równań regresji wielokrotnej. Jest to preferowana metoda dla większości profesjonalistów, którzy w dużej mierze polegają na statystykach i ich dokładności. Zmienne są zmiennymi, których badacz nie może kontrolować, ale nadal wpływają na wyniki.
Jak działa skorygowane średnie
Skorygowane średnie są również nazywane „średnimi najmniejszych kwadratów” i są obliczane przy użyciu równania regresji wielokrotnej. Równania regresji wielokrotnej są preferowaną metodą wielu badaczy i większości pracowników specjalistów w uzyskiwaniu dokładnych wyników i informacji w ich badaniach. Ta metoda zapewni dokładniejszy wynik i bardziej wiarygodne dane na zakończenie badania, a od wielu lat jest w dużej mierze oparta na badaniach naukowych, finansowych i różnych innych grupach badawczych.
Na przykład w badaniu zarówno mężczyzn, jak i kobiet uczestniczących w określonym zachowaniu lub działaniu, może być konieczne dostosowanie danych w celu uwzględnienia wpływu płci na wyniki. Bez zastosowania skorygowanych środków wyniki, które początkowo mogą wydawać się związane z udziałem w określonym działaniu lub zachowaniu, mogą być zniekształcone przez wpływ płci uczestników.
W tym przykładzie kobiety i mężczyźni byliby uważani za zmienne towarzyszące, rodzaj zmiennej, której badacz nie może kontrolować, ale która wpływa na wyniki eksperymentu. Zastosowanie skorygowanych środków kompensuje zmienne towarzyszące, aby zobaczyć, jaki byłby efekt działania lub zachowania, gdyby nie było różnic między płciami.
Porównanie oryginalnych i skorygowanych środków dowolnego badania może dać lepszy obraz tego, jak bardzo poszczególne czynniki mają wpływ na ogólne badanie.
Przykład skorygowanej średniej
Zastanów się nad rynkami finansowymi, które mogą skorygować średnią dla zmiany reżimu, czyli terminu zastąpienia jednego reżimu rządowego innym. Teoretycznie nowy rząd prawdopodobnie wprowadzi nowe polityki i inne zmiany, co sprawi, że porównania między dwoma różnymi stylami rządowymi nie będą miały znaczenia. Aby uzyskać dokładne wyniki, dane będą musiały zostać odpowiednio zaktualizowane lub dostosowane.
Kolejny przykład, w którym potrzebna byłaby skorygowana średnia dla dokładności, pochodzi z czasów Wielkiej Recesji. W 2009 r., Aby złagodzić kontrolę kapitału przez banki, FASB zawiesił zasadę wyceny rynkowej. Tym samym natychmiast poprawia bilanse dużych banków. Gdyby analityk dokonywał przeglądu trendów zmian bilansu w 2010 r. W ciągu ostatnich dziesięciu lat, średnia średnia byłaby problematyczna i niedokładna.
Po zawieszeniu metod wyceny według wartości rynkowej bilanse banków były znacznie lepsze (na papierze) niż przed zmianą zasady rachunkowości. Tak więc, dla kogoś, kto po prostu spojrzy na średnią z dziesięciu lat w 2010 r., Wyniki byłyby raczej wypaczone bez korekty średniej zmiany rachunkowości według wartości rynkowej.
Używanie skorygowanych środków w podobnie niezrównoważonych przykładach i innych sytuacjach może znacznie zmienić wynik i wyniki, bez wymagania od badacza ponownego rozpoczęcia badania. Istnieje wiele innych alternatywnych metod, które można zastosować w badaniu badawczym, aby osiągnąć podobne wyniki, ale większość z nich będzie znacznie trudniejsza i bardziej czasochłonna.
