Media aggiustata

Che cos'è una media corretta?

La media corretta si ha quando le medie statistiche devono essere corrette per compensare squilibri di dati e grandi varianze. I valori anomali presenti nei set di dati verranno spesso rimossi per determinare la media aggiustata perché possono avere un grande impatto sulle medie calcolate di piccole popolazioni. Una media aggiustata può essere determinata rimuovendo queste cifre anomale attraverso l'analisi di regressione. Le medie aggiustate sono anche chiamate medie dei minimi quadrati.

Comprendere i mezzi corretti

I mezzi corretti vengono spesso utilizzati in finanza quando sono presenti dati anomali che hanno un impatto sproporzionato sulla linea di tendenza per un set di dati. Un analista può scegliere di rimuovere completamente i valori anomali, ma in genere ciò viene fatto solo nei casi in cui i motivi alla base dei valori anomali sono noti o è adatta una previsione approssimativa di una tendenza.

Per i ricercatori e i professionisti che desiderano rimuovere i valori anomali, le equazioni di regressione multiple sono il metodo preferito. L'analisi di regressione fornisce un risultato più accurato e dati più affidabili alla conclusione di uno studio. Oltre all'analisi di regressione, ci sono anche modi più basilari per regolare una media.

Un modo per regolare una media consiste nell'aggiungere variabili categoriali che separano i dati in modo più fine. Ad esempio, immagina uno studio che esamina il consumo di alcol nella professione di contabile e rileva che i contabili oggi bevono la metà di quanto consumavano i contabili 50 anni fa. Anche se questo può sembrare positivo, dopo un'analisi più approfondita, si scopre che lo studio non è stato adeguato al genere. Quando si tiene conto del sesso, si scopre che i contabili maschi bevono leggermente meno rispetto ai contabili 50 anni fa, ma la maggior parte del cambiamento è la crescita del numero totale di contabili donne. In media, lo studio mostra che le contabili donne bevono più o meno come le loro controparti femminili 50 anni fa. Anche le ragionieri donne bevono molto meno dei contabili uomini oggi e 50 anni fa. Ma le contabili donne sono più numerose che mai, contribuendo efficacemente a ridurre il livello generale di alcolismo nella professione, anche se le loro controparti maschili sono rimaste relativamente statiche nelle abitudini di consumo.

Le variabili aggiuntive, in questo caso, raccontano una storia più accurata sui dati e possono essere combinate di nuovo in una media complessiva aggiungendo un valore per il sesso che riflette la proporzione di maschi rispetto alle femmine in ciascun gruppo di campionamento. Ciò mostrerebbe un calo più modesto nel bere in generale nella professione. Tuttavia, un'ulteriore analisi di questi dati potrebbe suggerire che una media integrata non è il modo migliore per presentare questi dati.

In questo esempio, il sesso dei partecipanti sarebbe considerato covariate,. un tipo di variabile che il ricercatore non può controllare ma che influisce sui risultati di un esperimento. Usare una media aggiustata è un modo per compensare le covariate: qual è l'effetto dell'attività o del comportamento se non ci sono differenze tra i sessi? Gli stessi tipi di aggiustamenti vengono effettuati per altri dati demografici come età, etnia, stato socioeconomico, ecc.

Esempio di una media rettificata

Nel 2009, il Financial Accounting Standards Board (FASB) ha chiarito la regola del mark -to-market al fine di allentare la pressione e migliorare istantaneamente i bilanci delle grandi banche. Se un analista stesse rivedendo le tendenze della solidità del bilancio nel 2010 per gli ultimi dieci anni utilizzando le misure pubblicate dalle banche, la media media sarebbe problematica e imprecisa perché includerebbe la modifica delle regole del 2009.

Un modo per correggere questo problema è creare un coefficiente di variazione per le differenze medie tra i dati di bilancio ei valori di mercato in quel momento, per un sottoinsieme di attività comunemente detenute nelle grandi banche. In pratica, tuttavia, gli analisti del settore bancario hanno continuato a calcolare rigorosi dati mark-to-market dopo il chiarimento delle regole, quindi la soluzione più semplice sarebbe quella di utilizzare invece quei set di dati. Ancora più importante, le banche hanno sempre avuto una discreta discrezionalità secondo le regole del mark-to-market, quindi i dati di bilancio per le attività detenute dovrebbero essere sempre visti con scetticismo e verificati in modo indipendente quando possibile.

Mette in risalto

• La media corretta viene utilizzata per correggere le medie statistiche che includono squilibri evidenti a causa di valori anomali nel set di dati.

• Il metodo preferito per calcolare una media corretta per la maggior parte dei professionisti che si basano sulla statistica è l'utilizzo di regressioni multiple.

• Un modo più semplice per calcolare una media corretta consiste nell'aggiungere variabili categoriali che separano i dati in modo più fine, come il sesso.