Как правильно рассчитать отклонение, и для чего это нужно
Для эффективного анализа данных и для нахождения проблемных участков в производстве необходимо находить отклонения в показателях. Отклонения бывают нескольких видов и отличаются как единицами измерения, так и способом получения, среди них можно выделить:
- Стандартное отклонение;
- Абсолютное отклонение;
- Относительное отклонение;
- Селективное отклонение;
- Кумулятивное отклонение;
- Отклонение во временном разрезе.
Как рассчитать отклонение в каждом случае, вы узнаете из этой статьи.
Как определить динамику изменения значений при отклонении
Нередко для того, чтобы понять насколько плавно изменяется тот или иной показатель на нескольких отрезках времени, простого среднего значения, сравниваемого с наименьшим или наибольшим числом из ряда – недостаточно. В таких случаях для более глубоко анализа применяется нахождение стандартного отклонения, показывающего более четко динамику изменения значений.
Пример:
Даны показатели затрат на средства уборки для двух заведений: 10, 21, 49, 15, 59 и 31, 29, 34, 27, 32, где средним значением будет 30,8 и 30,6. Показатели в среднем приблизительно одинаковы, однако даже визуально видно, что значения в одном заведении изменяются не равномерно, что их контроль производится от случая к случаю. Но для более полного представления необходимо найти стандартное отклонение. Оно будет равно: 19,51 и 2,4. При среднем значении в первом заведении 30,8 показатели отклоняются от него более чем существенно – 21,8, соответственно у вас есть подтверждение небрежного отношения к работе.
Рассчитывается оно следующим образом:
- Необходимо рассчитать среднее значение для проверяемого ряда данных. (10+21+49+15+59)/5=30,8
- Найти разницу между каждым показателем и средним значением. 10-30,8=-20,8; 21-30,8=9,8; 49-30,8=18,2; 15-30,8=15,8; 59-30,8=28,2
- Возвести каждое значение разницы в квадрат. -20,82=432,64; 9,82=96,04; 18,22=331,24; 15,82=249,64; 28,22=795,24.
- Сложить полученные результаты. 432,64+96,04+331,24+249,64+795,24=1904,8
- Полученный результат делиться на количество значений в ряду. 1904,8/5=380,96
- Корень из полученного числа и будет средним отклонением √380,96=19,51
Обязательный минимум
Под понятием абсолютного отклонения принято подразумевать отличия одного показателя от другого в числовом значении. Например, разница выручки за два дня: 15-13=2, где 2 – абсолютное отклонение. Этот способ подходит для нахождения отклонения между фактическим и планируемым результатом.
Для правильного выбора уменьшаемого и вычитаемого, необходимо четко понимать, для чего находится отклонения, например в случае с прибылью, планируемая будет уменьшаемым, а фактическая – вычитаемым. Использование абсолютного отклонения редко помогает при глубоком анализе ситуации.
Существует проблема с постановкой знаков «+/-», для уменьшения фактических издержек, но в большинстве случаев необходимо использовать «-».
Процент воспринимается лучше
Относительным отклонением считают процентное отношение одного показателя к другому. Чаще всего его рассчитывают для понимания того, как тот или иной компонент относится к целому значению ли параметру, а также для нахождения отношения между планируемым показателем и фактическим. Это помогает найти отношение затрат на транспортировку к сумме всех затрат, или объясняет, как в процентах относится полученная выручка к планируемой.
Применение относительного отклонения позволяет повысить уровень наглядности проводимого анализа, что в свою очередь дает возможность более точно вычленить и оценить произошедшие в системе изменения.
Для примера можно найти абсолютное отклонение для полученной выручки относительно планируемой: при соответствующих значениях 1600 и 2000, оно составит 2000-1600=400. Это визуально воспринимается не так серьезно, как процентное отношение (2000-1600)/1600*100%=25%. Отклонение в 25% воспринимается более серьезно.
Как это поможет в сезонной работе
Селективное отклонение призвано помочь сравнить исследуемые данные за определенные промежутки времени. Данным отрезком времени могут быть кварталы, месяцы, не редко это сравнения дней. И для большей информативности необходимо сравнивать временные отрезки не в пределах одного года, а с такими же за прошлые года. Это более точно покажет общую тенденцию изменений величин на протяжении нескольких лет и поможет четче выявить влияющие на них факторы.
Наибольшую актуальность применение селективного отклонения находит в фирмах, доход которых неравномерно распределен на протяжении года. То есть поставщики сезонных продуктов или услуг.
Как выявить тренд отклонения
Сумма, исчисляемая нарастающим итогом, называется кумулятивным отклонением. Благодаря ему производится оценка параметра, его рост или падение за заданный промежуток времени, чаще всего месяц. А также позволяет спланировать конечный результат изменений за период. Благодаря этому можно игнорировать случайные, несистематические изменения параметра, не влияющие на долгосрочную перспективу (весь период) и давать более четкую тенденцию движения параметра. Она чаще всего показывается в виде прямой на графике, последовательно отмечающем все показатели параметра, и соединяющей начальную и конечную точки ломаной линии. Ее направление вниз или вверх и будет тенденцией.
Отклонение во временном разрезе
Зачастую с его помощью происходит сравнение фактического и планируемого показателя. Является крайне важным в случае негативного отклонения планового значения от фактического. Позволяет использовать в анализе реальный результат вместо планируемого или желаемого показателей.
|
Известны данные за отчетный период и данные за аналогичный период предыдущего года.
Абсолютное отклонение это разница между отчетным и базовым периодом. Допустим, в прошлом году у нас было 3 яблока, а в этом 4. Абсолютное отклонение 4-3=1 яблоко Относительное отклонение — это соотношение отчетного к базовому периоду (обычно в процентах выражается, т.е. нужно еще на 100 умножить). Относительное отклонение (4/3)*100=133,3% (т.е. колическтво яблок увеличилось на 33,3 %=133,3%-100%) система выбрала этот ответ лучшим
Koriandr 17 4 года назад Абсолютным отклонением считается разница, которая имеется между отчетным и базовым периодом. Относительное отклонение — это соотношение отчетного к базовому периоду. Отчетный период — это определенный период в деятельности, по результатам которого составляются основные документы финансовой отчетности(например — отчет о прибылях и убытках ). Базовый период — период времени, с которым производится сравнение проектируемых или отчетных показателей(ВВП, прибыли и др.) какого-либо другого, обычно более позднего периода. Относительное отклонение — текущий период «a», базовый период «b». Aо = a-b. Относительное отклонение высчитывается в процентах 0о = a/b х 100% Вот так это решается и сложного ничего нет.
А555АА 7 лет назад Для этого сначала вспомним что такое абсолютное отклонение и относительное отклонение. Абсолютное отклонение (Ао): это разница между отчетным периодом ( это цифры текущего отчетного года обозначим О) и базовым периодом( это цифры прошлого года обозначим буквой Б) И так: Ао = О — Б Относительное отклонение (выражается в процентах и обозначим Оо) и определяется делением отчетного периода на базовый и умножением на сто для перевода в проценты. И так это будет будет выглядеть вот так: Оо = (О/Б)*100 Примет: прошлом году выращено 50 тонн картошки, а в этом году 60 тонн картошки. Абсолютное отклонение будет равняться 10 тоннам. 60-50=10 Относительное отклонение будет составлять 20 процентов. (60/50)*100=20%
Peresvetik 8 лет назад Главной чертой такой, как показатель любого отклонения- будет тот факт, который позволит отклониться от определенного различия абсолютной величины. Это этот факт даст возможность сравнить всевозможные явления те, где абсолютное значение по своей сути является не сопоставимым. Данное отклонение является разностью между какими то величинами, и оно может быть как положительным,так и отрицательным. Любое относительное отклонение может быть рассчитано по отношению к другой величине. И оно будет выражаться либо в процентном исчислении, либо в долевом. Такой индекс исчисления повышает уровень для анализа,который проводится и позволит точно оценить все изменения.
Абсолютное отклонение это простое арифметическое действие с использованием знака (-) минус. К примеру; Вчера я выпил две бутылки лимонада, а сегодня три бутылки, абсолютное отклонение будет 3-2=1 равно 1 бутылка. Относительное отклонение выражается исключительно в процентах и определяется отношение отчетных цифр к базовым умножением на 100, в нашем случае это выглядит так; 3/2*100=150 то есть относительное отклонение составляет 50 процентов.
Абсолютное отклонение равно: рентабельность по факту минус рентабельность по плану. Это отклонение может быть как положительным, так и отрицательным. Относительное отклонение равно: абсолютное отклонение разделить на рентабельность по плану и умножить на 100%, тоже может быть как положительным, так и отрицательным.
Ниннелль 9 лет назад Абсолютное отклонение рассчитывается как разница между текущим (отчетным периодом) и аналогичным периодом прошлого года (АППГ), либо просто другим прошедшим периодом, который нужен нам для сравнения рентабельности предприятия. То есть из значения текущего периода мы отнимаем значение базового периода, полученная разница и будет являться абсолютным отклонением. А относительное отклонение — соотношение тех же показателей друг к другу, только выраженное в процентах. Показатели текущего периода надо разделить на показатели базового периода и умножить на 100. Так мы получаем в процентах относительное отклонение.
Ky3HEts 5 лет назад Абсолютное отклонение — это величина между двумя периодами, измеряется оно в единицах. Например: В позапрошлом месяце Вы заработали на БВ 10- кредитов, а в прошлом — 200 кредитов. Абсолютная отклонение будет высчитываться по схеме 200-100 = 100 кредитов. Относительное отклонение — это соотношение между периодами, которое измеряется в процентах и формула с тем же данными выглядела бы следующим образом: 200/100 = 2*100% = 200%-100% (Процент кредитов за предыдущий месяц) = 100%. Ровно на 100% увеличилась Ваша прибыль за прошлый месяц.
Kobayashi 3 месяца назад Абсолютные и относительные отклонения — это два важных показателя, используемых для количественной оценки того, насколько конкретное значение отличается от контрольного значения. Эти показатели обычно используются в таких областях, как статистика, финансы, инженерное дело и многие другие, чтобы понять изменчивость набора данных и принимать решения на основе результатов. Абсолютное отклонение: Абсолютное отклонение, также известное как абсолютная разница, — это разница между значением и эталонным значением. Он выражается как величина разницы между двумя значениями и вычисляется как: Абсолютное отклонение = |значение — исходное значение| Например, если значение равно 75, а исходное значение равно 100, то абсолютное отклонение равно |75-100| = 25. Абсолютное отклонение измеряет разницу между значением и эталонным значением в абсолютных величинах и не зависит от размера значения или эталонного значения. Относительное отклонение: Относительное отклонение, также известное как процентное отклонение, представляет собой абсолютное отклонение, выраженное в процентах от контрольного значения. Он рассчитывается как: Относительное отклонение = (Абсолютное отклонение / исходное значение) х 100% Например, если значение равно 75, а исходное значение равно 100, то абсолютное отклонение равно 25, а относительное отклонение равно (25/100) х 100% = 25%. Относительное отклонение измеряет процентную разницу между значением и эталонным значением, и оно обеспечивает более осмысленное представление отклонения, особенно при сравнении значений разных размеров. Использование абсолютного и относительного отклонения: Абсолютные и относительные отклонения используются в различных приложениях, таких как контроль качества, финансовый анализ и инженерное проектирование. При контроле качества абсолютное отклонение используется для определения точности измерения или продукта, в то время как относительное отклонение используется для определения изменчивости измерения или продукта по отношению к контрольному значению. В финансовом анализе абсолютное отклонение используется для определения разницы между фактическими и ожидаемыми значениями, в то время как относительное отклонение используется для определения процентной разницы между фактическими и ожидаемыми значениями. В инженерном проектировании абсолютное отклонение используется для определения разницы между желаемыми и фактическими значениями расчетного параметра, в то время как относительное отклонение используется для определения процентной разницы между желаемыми и фактическими значениями расчетного параметра. Вывод: В заключение, абсолютное и относительное отклонение — это два важных показателя, используемых для количественной оценки отклонения между значением и эталонным значением. Абсолютное отклонение измеряет отклонение в абсолютном выражении, в то время как относительное отклонение измеряет отклонение в процентах от контрольного значения. Эти показатели широко используются в различных приложениях для принятия обоснованных решений на основе отклонения между значениями и контрольными значениями.
Kin963 8 лет назад Можно показать на примере. Примем за условие, что:
Для того, чтобы узнать относительное отклонение между этими периодами, надо ((9/6) *100)-100=50%, то есть относительное отклонение за эти два периода 50%. Для расчета абсолютного отклонения между этими периодами нужно 9-6=3, то есть абсолютное отклонение 3 у.е.
НеЯэто 4 года назад Есть фактическая (индекс 1) и базовая (инд 0) величина показателей. Вот разность между ними и будет абсолютное отклонение. Относительное — это соотношение между инд 0 и 1, умноженное на 100. В поликлинику обратились за прошлый год 2000 первичных, за отчетный — 2135, абс откл = 135 2 135/2000х100 = 106,75 — 100 = 6,75 — относ откл В отчетном периоде первичных обращений увеличилось на 6,75 процентов.
Андрей1961 6 лет назад Отклонение абсолютное выражено разницей между двумя периодами отчетным и периодом базовым. К примеру в прошлом месяце ваш уровень зарплаты составлял 20 тыс. рублей, в следующем месяце уже 21 тыс. рублей. Абсолютное отклонение выразится разницей месяцев и будет равна 1 тыс. рублей. А вот относительная-это уже соотношение 21/20х100=105, обычная единица измерения в данном случае-%
розовый фламинго 9 лет назад Абсолютное отклонение всегда выражено в точной математической цифре, дающую точную информацию о некоем промежутке времени между точкой отсета начала события до точки отсета конца события. Относительное отклонение никогда не выражено в точных цифрах. Информация в данном случае выдана в процентом показателе дающем косвенную информацию не точную, а приблизительную.
biggold 9 лет назад Если вычесть из фактической рентабельности плановую, то мы получим Абсолютное отклонение Очевидно что этот показатель может быть положительным если предприятие успешное, и наоборот. Если абсолютное отклонение разделить на плановую рентабельность, а затем умножить на сотню, то мы получим относительное отклонение выраженное в процентах.
nikumarina2011 9 лет назад Разница между текущим периодом и прошлогодним и будет считаться абсолютным отклонением. Эти цифры просто вычитаются. А результат может быть как положительным, так и отрицательным. А относительное отклонение соответственно выражается в процентном отношении этих показателей по отношению друг к другу, является всегда положительным.
Анна Сергеевна Саченко 7 лет назад Для определения обсолютного отклонения нужно, от полученного показателя отнять базовый. Следовательно отчетный минус аналогичный.В модуле! Относительное отклонение исчисляется отношением обсолютного отклонения к базовой(аналогичной) величине и умножено на 100%.
ворчунов 9 лет назад Абсолютное отклонение — это разность между величинами, может быть положительной и отрицательной. Относительное отклонение — это отношение между величинами и соответственно его выражают в процентах и отрицательным оно быть не может.
mister 4 года назад Абсолютное отклонение — это разница в количестве, выражается в абсолютной величине. А вот чтобы получить относительное отклонение, нужно разделить эту разницу на то количество, которое было, и умножить на 100 процентов.
Alen4uk 9 лет назад Абсолютное значение представляет собой разницу между начальным результатом и достигнутым. Если даны 2 показателя, между которыми необходимо найти абсолютное отклонение, нужно вычесть из большего меньшее. Например, в одном магазине товар стоит 50 руб, в другом — 55 руб. 55-50=5 . Это есть абсолютное отклонение цены. Абсолютное отклонение 2 параметров во времени. Например, Доход фирмы в январе -5000 руб, в феврале — 4000 руб. Абсолютное отклонение = 4000 — 5000 = (-1000). Берем модуль числа . Понятно, что прибыль предприятия уменьшилась. Относительные показатели представляют собой отношение одной абсолютной величины к другой. Расчет относительного отклонения производится для оценки деятельности предприятия.
Валерий Валерьевич 4 года назад Абсолютное отклонение — это как правило разница между начальным этапом и достигнутым. Например, если вам известна стоимость услуги в двух парикмахерских.Допустим это 300 и 350 рублей за стрижку, рассчитаем разницу: 350-300=50 (рублей) – это абсолютное отклонение цены. Относительное отклонение — это соотношение тех же услуг только в процентном выражении. Т. е. (350/300)*100 Получим результат выраженный в процентах.Такой принцип расчетов позволяет более правильно анализировать и оценить все изменения. Если в этом разобраться то ничего сложного тут нет.
Cranium 5 лет назад относительное отклонение рассчитывают по отношению к другим данным(общему показателю или параметру) и оно выражается в процентах- т.е. одну величину делим на другую и еще*100%, носит дополнительную информативность и позволяет более точно оценить изменение контольной величины. А абсолютное отклонение — это разница(путем вычетания) между величинами- отчетным и базовым периодом. например, в прошлом году мы получили на урожай 50 огурцов, а в этом — 56. Абсолютное отклонение — 56-50=6; относительное — (56/50)*100=112%.
Скрепка 9 лет назад Абсолютное отклонение — разница между данными за отчетный период и данными за аналогичный период предыдущего года. Поскольку Вы не приводите самих данных, то будем оперировать именно этим термином. Данные (текущий период) — Данные (прошлый период) Относительное отклонение — это отношение данных текущего периода к данным предыдущего, выраженное в процентах. (Данные (текущий период) / Данные (предудыщий период))*100%-100
jarptica 9 лет назад Абсолютное отклонение выражается, как правило, в каких-то единицах, в абсолютном выражении (рублях, килограммах, метрах, штуках и прочим). То есть берем одну цифру и вычитаем из такой же цифры предыдущего периода. Получаем абсолютное отклонение. А относительное считается в процентах. То есть берем цифру текущего года и делим ее на цифру предыдущего года, получается выражение в процентах. Знаете ответ? |
Вычисление среднего отклонения может быть эффективным способом анализа изменчивости в наборе данных. Независимо от точного характера собранных данных, знание их среднего отклонения может помочь вам в их интерпретации. Знание того, как рассчитать среднее отклонение — ценный навык, но он требует изучения и практики. В этой статье мы обсудим, что такое среднее отклонение, как его рассчитать, а также различия между абсолютным и средним отклонением, средним средним и средним отклонением от среднего и стандартным отклонением в сравнении со средним отклонением.
Что такое среднее отклонение?
Среднее отклонение набора данных — это среднее значение всех отклонений от заданной центральной точки. Это статистический инструмент для измерения расстояния от среднего значения или медианы, где среднее значение — это среднее значение всех чисел в наборе данных, а медиана — это точное среднее число, когда мы упорядочиваем набор данных от самого низкого до самого высокого числа. Среднее отклонение набора данных также называется средним абсолютным отклонением (MAD) или средним абсолютным отклонением.
Хотя при работе с относительно небольшими наборами данных вы можете рассчитать среднее отклонение вручную, для больших наборов данных обычно требуется специальное программное обеспечение, которое выполняет расчеты за вас после ввода исходных данных.
Как рассчитать среднее отклонение
Рассмотрим эти шаги при расчете среднего отклонения набора данных:
1. Рассчитать среднюю медиану
Первый шаг — вычисление среднего значения. Вы можете сделать это, сложив все значения в наборе данных и разделив полученную сумму на общее количество значений.
Также можно вычислить медиану, если вы хотите использовать ее вместо среднего значения. Расположите все числа в числовом порядке и подсчитайте, сколько их всего. Затем, если общее число нечетное, разделите его на два и округлите, чтобы найти положение медианы. Если общее число четное, разделите его на два и сделайте среднее между числом в этой позиции и числом в следующей более высокой позиции.
2. Рассчитайте отклонение от среднего значения
После расчета среднего значения можно рассчитать отклонение от среднего для каждого значения в наборе данных. Вычислите разницу между ранее рассчитанным средним и каждым значением в наборе данных и запишите абсолютное значение получившихся чисел. Абсолютное значение числа — это его модуль или неотрицательное значение. Поскольку направление каждого отклонения не имеет значения при расчете среднего отклонения, все результирующие числа положительны.
3. Вычислите сумму всех отклонений
После вычисления отклонения от среднего значения для каждого значения в наборе данных необходимо сложить их вместе. Поскольку это операция с абсолютным значением, каждое значение должно быть положительным числом.
4. Вычислить среднее отклонение
Наконец, рассчитайте среднее отклонение вашего набора данных, разделив ранее рассчитанную сумму всех отклонений на общее количество отклонений, которые вы сложили вместе. Полученное число — это среднее отклонение от среднего.
Пример
Рассмотрите этот пример при расчете среднего отклонения от среднего значения.
Баскетболист сыграл 5 игр в этом сезоне. Числа очков в каждой игре: 23, 30, 31, 15 и 46.
Первый шаг — вычисление среднего значения. Вы делаете это, складывая очки и деля результат на пять игр.
23+30+31+15+46=145
1455=29
Теперь, когда вы определили, что игрок набирал в среднем 29 очков за игру, вам нужно рассчитать отклонение от среднего значения для каждой игры.
23-29=6
30-29=1
31-29=2
15-29=14
46-29=17
Далее необходимо вычислить сумму всех вариаций.
6+1+2+14+17=40
Среднее отклонение — это сумма всех отклонений, деленная на общее количество записей.
Среднее отклонение=405=8
Среднее отклонение от среднего значения по очкам, набранным в первых пяти играх сезона, составляет 8.
Абсолютное отклонение vs. среднее отклонение
Вычисление абсолютного отклонения является важным шагом для определения среднего отклонения. Абсолютное отклонение — это разница между средним значением набора данных и каждым значением в соответствующем наборе данных. Название абсолютного отклонения происходит от того, что все полученные числа записываются как абсолютные числа. Мера выражает расстояние между средним и каждым значением, поэтому отрицательное или положительное число не имеет значения.
После расчета абсолютного отклонения для каждого значения в наборе данных можно рассчитать среднее отклонение, сложив их все вместе и разделив на общее количество значений в наборе данных.
Среднее значение против. среднее отклонение от среднего
Вычисление среднего значения также является важным шагом для определения среднего отклонения от среднего значения. Среднее среднее — это просто сумма всех значений, включенных в набор данных, деленная на общее количество значений. Вычисление среднего значения помогает определить отклонение от среднего путем вычисления разницы между средним и каждым значением. Далее разделите сумму всех ранее рассчитанных значений на количество отклонений, сложенных вместе, и в результате получите среднее отклонение от среднего.
Стандартное отклонение против. среднее отклонение
Стандартное отклонение также является мерой изменчивости в наборе данных, так как оно показывает размер отклонения между всеми значениями в наборе данных. Основное различие между ними заключается в том, что значения, полученные в результате вычитания среднего из значения каждой точки данных, записываются как абсолютные только при вычислении среднего отклонения. Чтобы рассчитать стандартное отклонение, полученные значения записываются не в абсолютных величинах, а в квадрате. Затем необходимо вычислить среднее арифметическое всех квадратных значений. Квадратный корень из этого среднего значения является стандартным средним значением.
Стандартное отклонение чаще всего используется для измерения изменчивости, являясь очень популярным инструментом для расчета волатильности финансовых инструментов и потенциальной инвестиционной доходности. Более высокая волатильность обычно означает, что существует повышенный риск того, что инвестиции принесут убытки. Это означает, что инвестор, который берет на себя риск высоковолатильной ценной бумаги, обычно ожидает от нее высокой доходности. Среднее отклонение также используется в качестве финансового инструмента, но, как правило, реже, чем стандартное отклонение.
Как рассчитать отклонение
Расчет отклонений различных показателей – основа анализа хозяйственной деятельности предприятия. Подобные расчеты позволяют спрогнозировать результаты на конец планового периода. Сравнение плана и реального результата помогает глубоко исследовать реальные причины, которые влияют на развитие организации в ближайшем будущем.
Инструкция
Абсолютное отклонениеЕго получают путем вычитания величин. Выражается в тех же величинах, что и показатели. Абсолютное отклонение выражает сложившееся соотношение между плановым показателем и фактическим или между показателями разных периодов. При этом если фактический оборот опережают плановый, то абсолютное отклонение записывают со знаком «плюс , при этом уменьшение фактических издержек, несмотря на позитивное влияние этого факта на прибыль предприятия, записывают со знаком «минус .
Относительное отклонениеЕго получают путем деления показателей друг на друга. Выражается в процентах. Чаще всего рассчитывают отношение одного показателя к суммарной величине или отношение изменения показателя к величине предыдущего периода. К примеру, чтобы рассчитать относительное отклонение затрат на коммунальные услуги, нужно их разделить на суммарные затраты на производство продукции. А если полученный показатель умножить на стоимость 1 единицы произведенной продукции, то в результате вы сможете узнать, какова доля затрат на коммунальные услуги в стоимости этой единицы.
Применение относительных отклонений значительно повышает информативность анализа финансовой и хозяйственной деятельности предприятия и показывает изменения более отчетливо, чем применение абсолютных отклонений. Например, в январе компания получила 10 000 рублей прибыли, а в декабре этот показатель равнялся 12 000 рублей. В сравнении с предыдущим периодом выручка предприятия уменьшилась на 2 тысячи рублей. Данная цифра воспринимается не так остро, как отклонение в процентах: (10000-12000)/12000*100%= -16,7%. Снижение прибыли на 16,7% очень значительно. Это может говорить о серьезных проблемах со сбытом.
Селективные отклоненияДанную величину рассчитывают путем сравнения контролируемых показателей за определенный период с аналогичными показателями прошлого года, квартала или месяца. Выражается в коэффициентах. Например, сравнение величин месяца с тем же месяцем прошлого года более информативно, чем сравнение с предыдущим месяцем. Расчет селективных отклонений более актуален для предприятий, чей бизнес зависит от сезонных колебаний спроса.
Кумулятивные отклоненияЭто не что иное, как отношение сумм, исчисленных нарастающим итогом с начала периода к аналогичным показателям предыдущих периодов. Кумуляция компенсирует случайные колебания параметров деятельности, помогая точно выявить тренд.
Войти на сайт
или
Забыли пароль?
Еще не зарегистрированы?
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
-
1
Look at your data set. This is a crucial step in any type of statistical calculation, even if it is a simple figure like the mean or median.[2]
- Know how many numbers are in your sample.
- Do the numbers vary across a large range? Or are the differences between the numbers small, such as just a few decimal places?
- Know what type of data you are looking at. What do your numbers in your sample represent? this could be something like test scores, heart rate readings, height, weight etc.
- For example, a set of test scores is 10, 8, 10, 8, 8, and 4.
-
2
Gather all of your data. You will need every number in your sample to calculate the mean.[3]
- The mean is the average of all your data points.
- This is calculated by adding all of the numbers in your sample, then dividing this figure by the how many numbers there are in your sample (n).
- In the sample of test scores (10, 8, 10, 8, 8, 4) there are 6 numbers in the sample. Therefore n = 6.
Advertisement
-
3
Add the numbers in your sample together. This is the first part of calculating a mathematical average or mean.[4]
- For example, use the data set of quiz scores: 10, 8, 10, 8, 8, and 4.
- 10 + 8 + 10 + 8 + 8 + 4 = 48. This is the sum of all the numbers in the data set or sample.
- Add the numbers a second time to check your answer.
-
4
Divide the sum by how many numbers there are in your sample (n). This will provide the average or mean of the data.[5]
- In the sample of test scores (10, 8, 10, 8, 8, and 4) there are six numbers, so n = 6.
- The sum of the test scores in the example was 48. So you would divide 48 by n to figure out the mean.
- 48 / 6 = 8
- The mean test score in the sample is 8.
Advertisement
-
1
Find the variance. The variance is a figure that represents how far the data in your sample is clustered around the mean.[6]
- This figure will give you an idea of how far your data is spread out.
- Samples with low variance have data that is clustered closely about the mean.
- Samples with high variance have data that is clustered far from the mean.
- Variance is often used to compare the distribution of two data sets.
-
2
Subtract the mean from each of your numbers in your sample. This will give you a figure of how much each data point differs from the mean.[7]
- For example, in our sample of test scores (10, 8, 10, 8, 8, and 4) the mean or mathematical average was 8.
- 10 — 8 = 2; 8 — 8 = 0, 10 — 8 = 2, 8 — 8 = 0, 8 — 8 = 0, and 4 — 8 = -4.
- Do this procedure again to check each answer. It is very important you have each of these figures correct as you will need them for the next step.
-
3
Square all of the numbers from each of the subtractions you just did. You will need each of these figures to find out the variance in your sample.[8]
- Remember, in our sample we subtracted the mean (8) from each of the numbers in the sample (10, 8, 10, 8, 8, and 4) and came up with the following: 2, 0, 2, 0, 0 and -4.
- To do the next calculation in figuring out variance you would perform the following: 22, 02, 22, 02, 02, and (-4)2 = 4, 0, 4, 0, 0, and 16.
- Check your answers before proceeding to the next step.
-
4
Add the squared numbers together. This figure is called the sum of squares.[9]
- In our example of test scores, the squares were as follows: 4, 0, 4, 0, 0, and 16.
- Remember, in the example of test scores we started by subtracting the mean from each of the scores and squaring these figures: (10-8)^2 + (8-8)^2 + (10-8)^2 + (8-8)^2 + (8-8)^2 + (4-8)^2
- 4 + 0 + 4 + 0 + 0 + 16 = 24.
- The sum of squares is 24.
-
5
Divide the sum of squares by (n-1). Remember, n is how many numbers are in your sample. Doing this step will provide the variance. The reason to use n-1 is to have sample variance and population variance unbiased. [10]
- In our sample of test scores (10, 8, 10, 8, 8, and 4) there are 6 numbers. Therefore, n = 6.
- n-1 = 5.
- Remember the sum of squares for this sample was 24.
- 24 / 5 = 4.8
- The variance in this sample is thus 4.8.
Advertisement
-
1
Find your variance figure. You will need this to find the standard deviation for your sample.[11]
- Remember, variance is how spread out your data is from the mean or mathematical average.
- Standard deviation is a similar figure, which represents how spread out your data is in your sample.
- In our example sample of test scores, the variance was 4.8.
-
2
Take the square root of the variance. This figure is the standard deviation.[12]
- Usually, at least 68% of all the samples will fall inside one standard deviation from the mean.
- Remember in our sample of test scores, the variance was 4.8.
- √4.8 = 2.19. The standard deviation in our sample of test scores is therefore 2.19.
- 5 out of 6 (83%) of our sample of test scores (10, 8, 10, 8, 8, and 4) is within one standard deviation (2.19) from the mean (8).
-
3
Go through finding the mean, variance and standard deviation again. This will allow you to check your answer.[13]
- It is important that you write down all steps to your problem when you are doing calculations by hand or with a calculator.
- If you come up with a different figure the second time around, check your work.
- If you cannot find where you made a mistake, start over a third time to compare your work.
Advertisement
Practice Problems and Answers
Add New Question
-
Question
What is the standard deviation of 10 samples with a mean of 29.05?
Depends on the 10 samples of data. If all ten numbers were 29.05 then the standard deviation would be zero. Standard deviation is a measure of how much the data deviates from the mean.
-
Question
How do I calculate the standard deviation of 5 samples with the mean of 26?
You take the average of 26 and 5, divide by b squared and multiply by deviation equation constant.
-
Question
How do I find the standard deviation of 10 samples with a mean of 29.05?
Take each sample and subract the mean. Next, square each result, getting rid of the negative. Add the 10 results and divide the sun by 10 — 1 or 9. That is the standard deviation.
See more answers
Ask a Question
200 characters left
Include your email address to get a message when this question is answered.
Submit
Advertisement
Video
Thanks for submitting a tip for review!
References
About This Article
Article SummaryX
To calculate standard deviation, start by calculating the mean, or average, of your data set. Then, subtract the mean from all of the numbers in your data set, and square each of the differences. Next, add all the squared numbers together, and divide the sum by n minus 1, where n equals how many numbers are in your data set. Finally, take the square root of that number to find the standard deviation. To learn how to find standard deviation with the help of example problems, keep reading!
Did this summary help you?
Thanks to all authors for creating a page that has been read 2,561,041 times.
Reader Success Stories
-
«This article was the best statistics instructor I have ever been taught by. I have learned more from this little…» more
