Was ist der bereinigte Mittelwert in der Statistik?
Der bereinigte Mittelwert ergibt sich, wenn statistische Mittelwerte korrigiert werden müssen, um Datenungleichgewichte und große Abweichungen auszugleichen. In Datensätzen vorhandene Ausreißer werden häufig entfernt, da sie einen großen Einfluss auf die berechneten Mittelwerte kleiner Populationen haben. Ein bereinigter Mittelwert kann durch Entfernen dieser Ausreißerzahlen ermittelt werden.
Die zentralen Thesen
- Der bereinigte Mittelwert wird verwendet, um statistische Mittelwerte mit offensichtlichen Ungleichgewichten zu korrigieren. Sie wird berechnet, indem Ausreißer aus dem Datensatz entfernt werden. Angepasste Mittelwerte werden mit mehreren Regressionsgleichungen berechnet. Dies ist eine bevorzugte Methode für die meisten Fachleute, die sich stark auf Statistiken und deren Genauigkeit verlassen. Kovariaten sind Variablen, die der Forscher nicht kontrollieren kann, die jedoch die Ergebnisse beeinflussen.
Funktionsweise von Adjusted Mean
Angepasste Mittelwerte werden auch als "Mittelwerte der kleinsten Quadrate" bezeichnet und unter Verwendung einer Mehrfachregressionsgleichung berechnet. Multiple Regressionsgleichungen sind die bevorzugte Methode vieler Forscher und der meisten Personalfachleute, um genaue Ergebnisse und Informationen in ihren Studien zu erhalten. Diese Methode liefert am Ende der Studie ein genaueres Ergebnis und zuverlässigere Daten und wird seit vielen Jahren von wissenschaftlichen, finanziellen und verschiedenen anderen Forschungsgruppen in hohem Maße genutzt.
Beispielsweise kann es bei der Untersuchung von Männern und Frauen, die an einem bestimmten Verhalten oder einer bestimmten Aktivität teilnehmen, erforderlich sein, die Daten anzupassen, um den Einfluss des Geschlechts auf die Ergebnisse zu berücksichtigen. Ohne die Verwendung angepasster Mittel könnten Ergebnisse, die auf den ersten Blick auf die Teilnahme an einer bestimmten Aktivität oder einem bestimmten Verhalten zurückzuführen scheinen, durch die Auswirkungen des Geschlechts der Teilnehmer verzerrt werden.
In diesem Beispiel würden Männer und Frauen als Kovariaten betrachtet, eine Art Variable, die der Forscher nicht kontrollieren kann, die jedoch die Ergebnisse eines Experiments beeinflusst. Die Verwendung angepasster Mittel gleicht die Kovariaten aus, um festzustellen, wie sich die Aktivität oder das Verhalten auswirken würden, wenn es keine Unterschiede zwischen den Geschlechtern gäbe.
Wenn Sie das Original und die angepassten Mittelwerte einer Studie vergleichen, erhalten Sie eine bessere Vorstellung davon, inwieweit die einzelnen Faktoren in der Studie insgesamt eine Rolle spielen.
Beispiel für einen angepassten Mittelwert
Betrachten Sie die Finanzmärkte, die einen Durchschnittswert für einen Regimewechsel anpassen könnten. Dies ist der Begriff für die Ersetzung eines Regierungsregimes durch ein anderes. Theoretisch wird eine neue Regierung wahrscheinlich neue Richtlinien und andere Änderungen einführen, wodurch Vergleiche zwischen zwei verschiedenen Regierungsstilen bedeutungslos werden. Um genaue Ergebnisse zu erhalten, müssen die Daten aktualisiert oder entsprechend angepasst werden.
Ein weiteres Beispiel, bei dem ein angepasster Mittelwert für die Genauigkeit erforderlich wäre, stammt aus der Zeit der Großen Rezession. Um die Kapitalkontrollen der Banken zu vereinfachen, setzte der FASB im Jahr 2009 die Marktbewertung aus. Dadurch werden die Bilanzen der großen Banken augenblicklich verbessert. Wenn ein Analyst die Entwicklung der Bilanzveränderungen in den letzten zehn Jahren im Jahr 2010 überprüfen würde, wäre der Durchschnittswert problematisch und ungenau.
Nach der Aufhebung der Marktbewertungsmethoden waren die Bilanzen der Banken wesentlich besser (auf Papier) als vor der Änderung der Rechnungslegungsvorschriften. Für jemanden, der lediglich einen Zehnjahresdurchschnitt für 2010 betrachtet, wären die Ergebnisse eher verzerrt, ohne den Mittelwert für die Änderung der Marktbewertung anzupassen.
Die Verwendung angepasster Mittel in ähnlich unausgewogenen Beispielen und in anderen Situationen kann das Ergebnis und die Ergebnisse erheblich verändern, ohne dass der Forscher die Studie erneut beginnen muss. Es gibt eine Vielzahl anderer alternativer Methoden, die in einer Forschungsstudie verwendet werden können, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen. Die meisten von ihnen sind jedoch wesentlich anspruchsvoller und zeitaufwändiger.
