समायोजित माध्य

एक समायोजित माध्य क्या है?

समायोजित माध्य तब उत्पन्न होता है जब डेटा असंतुलन और बड़े भिन्नताओं की भरपाई के लिए सांख्यिकीय औसत को सही किया जाना चाहिए । समायोजित निर्धारित करने के लिए डेटा सेट में मौजूद आउटलेयर को अक्सर हटा दिया जाएगा क्योंकि छोटी आबादी के परिकलित साधनों पर उनका बड़ा प्रभाव हो सकता है। प्रतिगमन विश्लेषण के माध्यम से इन बाहरी आंकड़ों को हटाकर एक समायोजित माध्य निर्धारित किया जा सकता है। समायोजित साधन को न्यूनतम वर्ग साधन भी कहा जाता है।

समायोजित साधनों को समझना

समायोजित साधन सबसे अधिक बार वित्त में उपयोग किए जाते हैं जब बाहरी डेटा बिंदु होते हैं जो डेटा सेट के लिए प्रवृत्ति रेखा पर एक बाहरी प्रभाव डालते हैं। एक विश्लेषक आउटलेर्स को पूरी तरह से हटाने का विकल्प चुन सकता है, लेकिन यह आमतौर पर केवल उन मामलों में किया जाता है जहां आउटलेर्स के पीछे के बारे में पता होता है, या किसी ट्रेंड का मोटा पूर्वानुमान उपयुक्त कारण होता है।

शोधकर्ताओं और पेशेवरों के लिए जो आउटलेर्स को हटाना चाहते हैं, एकाधिक रिग्रेशन समीकरण पसंदीदा तरीका है। प्रतिगमन विश्लेषण एक अध्ययन के समापन पर अधिक सटीक परिणाम और अधिक विश्वसनीय डेटा प्रदान करता है। प्रतिगमन विश्लेषण के अलावा, माध्य को समायोजित करने के और भी बुनियादी तरीके हैं।

माध्य को समायोजित करने का एक तरीका श्रेणीबद्ध चर जोड़ना है जो डेटा को अधिक सूक्ष्मता से अलग करते हैं। उदाहरण के लिए, लेखांकन पेशे में शराब की खपत को देखते हुए एक अध्ययन की कल्पना करें, जिसमें पाया गया है कि आज लेखाकार 50 साल पहले की तुलना में आधा पीते हैं। हालांकि यह सकारात्मक प्रतीत हो सकता है, गहन विश्लेषण पर, यह पता चला है कि अध्ययन लिंग के लिए समायोजित नहीं किया गया था। जब सेक्स को ध्यान में रखा जाता है, तो यह पता चलता है कि पुरुष लेखाकार 50 साल पहले लेखाकारों की तुलना में थोड़ा कम पीते हैं, लेकिन परिवर्तन का बड़ा कारण महिला लेखाकारों की कुल संख्या में वृद्धि है। औसतन, अध्ययन से पता चलता है कि महिला लेखाकार लगभग 50 साल पहले अपनी महिला समकक्षों की तरह ही पीती थीं। महिला लेखाकार भी आज और 50 साल पहले पुरुष लेखाकारों की तुलना में बहुत कम पीती हैं। लेकिन महिला लेखाकार पहले से कहीं अधिक संख्या में हैं, पेशे में पीने के समग्र स्तर को कम करने में प्रभावी रूप से मदद कर रही हैं, भले ही उनके पुरुष समकक्ष पीने की आदतों में अपेक्षाकृत स्थिर रहे हैं।

अतिरिक्त चर, इस मामले में, डेटा के बारे में अधिक सटीक कहानी बताते हैं और सेक्स के लिए एक मूल्य जोड़कर एक समग्र माध्य में वापस जोड़ा जा सकता है जो प्रत्येक नमूना समूह में पुरुषों के अनुपात को महिलाओं के अनुपात को दर्शाता है। यह पेशे में कुल मिलाकर पीने में अधिक मामूली गिरावट दिखाएगा। हालाँकि, इस डेटा का और अधिक विश्लेषण करने से यह सुझाव मिल सकता है कि एक एकीकृत माध्य इस डेटा को प्रस्तुत करने का सबसे अच्छा तरीका नहीं है।

सहसंयोजक माना जाएगा , एक प्रकार का चर जिसे शोधकर्ता नियंत्रित नहीं कर सकता है लेकिन यह प्रयोग के परिणामों को प्रभावित करता है। समायोजित माध्य का उपयोग करना सहसंयोजकों के लिए क्षतिपूर्ति करने का एक तरीका है: यदि लिंग के बीच कोई अंतर नहीं होता तो गतिविधि या व्यवहार का क्या प्रभाव होता है? अन्य जनसांख्यिकीय डेटा जैसे आयु, जातीयता, सामाजिक आर्थिक स्थिति आदि के लिए उसी प्रकार के समायोजन किए जाते हैं।

समायोजित माध्य का उदाहरण

2009 में, वित्तीय लेखा मानक बोर्ड (FASB) ने दबाव को कम करने और बड़े बैंकों की बैलेंस शीट में तुरंत सुधार करने के लिए मार्क -टू-मार्केट नियम को स्पष्ट किया। यदि कोई विश्लेषक बैंक द्वारा प्रकाशित उपायों का उपयोग करते हुए 2010 में पिछले दस वर्षों के लिए बैलेंस शीट की ताकत में रुझानों की समीक्षा कर रहा था, तो औसत औसत समस्याग्रस्त और गलत होगा क्योंकि इसमें 2009 के नियम परिवर्तन शामिल होंगे।

इसे ठीक करने का एक तरीका यह है कि बड़े बैंकों में आम तौर पर धारित आस्तियों के एक सबसेट के लिए उस समय के बैलेंस शीट के आंकड़ों और बाजार मूल्यों के बीच औसत अंतर के लिए भिन्नता का गुणांक बनाया जाए। व्यवहार में, हालांकि, बैंकिंग क्षेत्र के विश्लेषकों ने नियम स्पष्टीकरण के बाद कड़े मार्क-टू-मार्केट आंकड़ों की गणना करना जारी रखा, इसलिए सरल समाधान इसके बजाय उन डेटा-सेट का उपयोग करना होगा। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि मार्क-टू-मार्केट नियमों के तहत बैंकों के पास हमेशा विवेकाधिकार होता है, इसलिए धारित परिसंपत्तियों के लिए बैलेंस शीट के आंकड़ों को हमेशा संदेहपूर्ण और स्वतंत्र रूप से सत्यापित किया जाना चाहिए, जब संभव हो।

##हाइलाइट

• समायोजित माध्य का उपयोग सांख्यिकीय औसत को सही करने के लिए किया जाता है जिसमें डेटा सेट में आउटलेयर के कारण स्पष्ट असंतुलन शामिल होता है।

• आंकड़ों पर भरोसा करने वाले अधिकांश पेशेवरों के लिए समायोजित माध्य की गणना करने का पसंदीदा तरीका एकाधिक प्रतिगमन का उपयोग करना है।

• समायोजित माध्य की गणना करने का एक आसान तरीका श्रेणीबद्ध चर जोड़ना है जो डेटा को अधिक बारीकी से अलग करते हैं, जैसे कि लिंग।