Quelle est la moyenne ajustée dans les statistiques?
La moyenne ajustée apparaît lorsque des moyennes statistiques doivent être corrigées pour compenser les déséquilibres de données et les grandes variances. Les valeurs aberrantes présentes dans les ensembles de données seront souvent supprimées, car elles ont un impact important sur les moyennes calculées des petites populations. Une moyenne ajustée peut être déterminée en supprimant ces valeurs aberrantes.
Points clés à retenir
- La moyenne ajustée est utilisée pour corriger les moyennes statistiques avec des déséquilibres évidents. Il est calculé en supprimant les valeurs aberrantes de l'ensemble de données. Les moyennes ajustées sont calculées à l'aide de plusieurs équations de régression.C'est une méthode privilégiée pour la plupart des professionnels qui s'appuient fortement sur les statistiques et leur précision.Les variables sont des variables que le chercheur ne peut pas contrôler, mais elles affectent toujours les résultats.
Fonctionnement de la moyenne ajustée
Les moyennes ajustées sont également appelées «moyennes des moindres carrés» et sont calculées à l'aide d'une équation de régression multiple. Les équations de régression multiples sont la méthode préférée de nombreux chercheurs et de la plupart des professionnels du personnel pour obtenir des résultats et des informations précis dans leurs études. Cette méthode fournira un résultat plus précis et des données plus fiables à la fin de l'étude, et elle a été fortement invoquée par les groupes de recherche scientifiques, financiers et divers autres pendant de nombreuses années.
Par exemple, dans l'étude des hommes et des femmes qui participent à un comportement ou à une activité particulière, il peut être nécessaire d'ajuster les données pour tenir compte de l'impact du genre sur les résultats. Sans utiliser des moyens ajustés, les résultats qui pourraient à première vue sembler attribuables à la participation à une certaine activité ou à un certain comportement pourraient être faussés par l'impact du sexe des participants.
Dans cet exemple, les hommes et les femmes seraient considérés comme des covariables, un type de variable que le chercheur ne peut contrôler mais qui affecte les résultats d'une expérience. L'utilisation de moyennes ajustées compense les covariables pour voir quel serait l'effet de l'activité ou du comportement s'il n'y avait pas de différences entre les sexes.
La comparaison des moyens originaux et ajustés de toute étude peut vous donner une meilleure idée de la mesure dans laquelle les facteurs individuels entrent en jeu dans l'étude dans son ensemble.
Exemple de moyenne ajustée
Considérez les marchés financiers, qui pourraient ajuster une moyenne moyenne pour un changement de régime, qui est le terme pour le remplacement d'un régime gouvernemental par un autre. En théorie, un nouveau gouvernement est susceptible d'introduire de nouvelles politiques et d'autres changements, rendant ainsi inutiles les comparaisons entre deux styles de gouvernement différents. Afin d'obtenir des résultats précis, les données devront être mises à jour ou ajustées en conséquence.
Un autre exemple où une moyenne ajustée serait nécessaire pour l'exactitude vient de l'époque de la Grande Récession. En 2009, pour faciliter le contrôle des fonds propres des banques, le FASB a suspendu la règle du mark-to-market. Ainsi, l'amélioration instantanée des bilans des grandes banques. Si un analyste examinait les tendances de l'évolution du bilan en 2010 pour les dix dernières années, la moyenne moyenne serait problématique et inexacte.
Après le suspens des méthodes de valorisation à la valeur de marché, les bilans des banques étaient sensiblement meilleurs (sur papier) qu'ils ne l'étaient avant le changement de règle comptable. Ainsi, pour quelqu'un qui regarde simplement une moyenne sur dix ans en 2010, les résultats seraient plutôt biaisés sans ajuster la moyenne de l'évolution de la comptabilité à la valeur de marché.
L'utilisation de moyens ajustés dans des exemples de même déséquilibre et dans d'autres situations peut modifier considérablement le résultat et les résultats, sans exiger du chercheur qu'il recommence l'étude. Il existe une variété d'autres méthodes alternatives qui peuvent être utilisées dans une étude de recherche pour obtenir des résultats similaires, mais la plupart d'entre elles seront beaucoup plus difficiles et prendront beaucoup de temps.
