Standartlaşdırılmış əmsal

Standartlaşdırılmış nisbət: bu nədir və necə istifadə olunur?

Standartlaşdırılmış nisbət, dəyişənlər arasındakı əlaqəni ölçmək üçün statistikada istifadə olunan bir ölçüdür. Bu göstərici müxtəlif dəyişənlərin tədqiq olunan nəticəyə təsirini müqayisə etməyə, habelə onların hər birinin nisbi əhəmiyyətini qiymətləndirməyə imkan verir.

Standartlaşdırılmış əmsal iki dəyişən arasında korrelyasiya əmsalını hər birinin standart kənarlaşmasına bölmək yolu ilə hesablanır. Bu yanaşma bütün dəyişənlərin eyni səviyyədə olmasını təmin edərək əmsalların müqayisəsini daha dəqiq edir.

Məlumatların təhlilində standartlaşdırılmış əmsalların istifadəsi tədqiqatçılara hansı dəyişənlərin tədqiqatın nəticələrinə daha çox təsir etdiyini müəyyən etməyə, eləcə də dəyişənlər arasında istənilən əlaqə nümunələrini müəyyən etməyə imkan verir. Məsələn, əgər tədqiqat təhsil səviyyəsi ilə gəlir arasında yüksək standartlaşdırılmış əmsal tapırsa, bu, təhsilin gəlirə əhəmiyyətli təsir göstərdiyini göstərə bilər.

Qeyd etmək lazımdır ki, standartlaşdırılmış əmsallar müsbət və ya mənfi ola bilər. Müsbət standartlaşdırılmış əmsal dəyişənlər arasında müsbət əlaqəni, mənfi standartlaşdırılmış əmsal isə mənfi korrelyasiyanı göstərir. Sıfıra yaxın dəyərlər korrelyasiya olmadığını göstərir.

Tipik olaraq, standartlaşdırılmış nisbətlər reqressiya və faktor təhlilində istifadə olunur, lakin onlar statistikanın digər sahələrində də faydalı ola bilər. Standartlaşdırılmış əmsallardan istifadə, dəyişənlərin tədqiqatın nəticələrinə təsirini daha dəqiq müəyyən etməyə imkan verir ki, bu da müxtəlif sahələrdə, o cümlədən iqtisadiyyat, maliyyə, marketinq və bir çox başqa sahələrdə qərar qəbul etmək üçün faydalı ola bilər.

Yekun olaraq qeyd edək ki, standartlaşdırılmış əmsal statistikada tədqiqatçılara dəyişənlər arasındakı əlaqəni ölçməyə və onların tədqiqatın nəticələrinə təsirini müəyyən etməyə imkan verən mühüm göstəricidir. Bu metrikanın istifadəsi biznes, elm və siyasət də daxil olmaqla müxtəlif sahələrdə daha yaxşı qərarlar qəbul etməyə kömək edə bilər.