Используются для сравнения нескольких величин. Зачем использовать коэффициенты для сравнения двух величин и не различия? Занятие «Деловая графика

Параметрические критерии, которые мы рассматривали до сих пор, основаны на том, что сравниваемые выборки можно охарактеризовать двумя параметрами: средним и стандартным отклонением (или какой-то иной мерой изменчивости). А что делать, если распределение в выборках (или, точнее, в той генеральной совокупности, откуда были получены эти выборки) является совсем иным?

Если численность каждой из сравниваемых выборок достаточно велика (больше ста), параметрические критерии можно использовать все равно. Какое бы распределение ни имели эти выборки, их средние "ведут себя" примерно так же, как средние выборок с нормальным распределением. Однако если численность выборок более низкая, следует использовать непараметрические критерии.

Например, непараметрическим аналогом t-критерия Стьюдента является U-критерий Манна-Уитни. Критерий Стьюдента построен на основе распределения, которое описывает отклонения среднего значения выборки определенной численности вокруг генеральной средней нормально распределенной величины . Чем сильнее отклонение от , тем ниже вероятность того, что оно получилось в силу случайности при формировании выборки. А как действовать, если мы ничего не знаем о характере распределения генеральных совокупностей?

Рассмотрим достаточно простой пример, поясняющий, как работает большая группа непараметрических методов, - ранговые критерии . У нас есть две выборки. Расположим их элементы в порядке возрастания: первая - a1, a2, a3, a4, a5; вторая - b1, b2, b3, b4, b5, b6. Составим из элементов этих выборок общий ряд, построенный в порядке возрастания их значений. Сравним три разных случая:
№ 1: a1, a2, a3, a4, a5, b1, b2, b3, b4, b5, b6;
№ 2: a1, a2, a3, a4, b1, a5, b2, b3, b4, b5, b6;
№ 3: b1, a1, b2, a2, b3, a3,b4, b5, a4, a5, b6.

В случае № 1 все элементы одной выборки расположены с одной стороны общего ряда, а все элементы другого ряда - с другой стороны. В случае № 2 одной перестановки (элементов b1 и a5) было бы достаточно, чтобы порядок элементов стал, как в случае № 1. Наконец, в случае № 3 элементы двух выборок перепутаны, и чтобы выстроить их в ряд, где будут сначала стоять одни, а потом - другие, надо сделать 5 перестановок. Нам нужно выбрать между альтернативной гипотезой (согласно которой выборки a и b взяты из разных совокупностей) и нулевой гипотезой (согласно которой эти выборки взяты из одной совокупности). Одинаковы ли вероятности альтернативной и нулевой гипотез для показанных нами трех разных случаев? Нет; альтернативная гипотеза более вероятна в первом случае, а нулевая - в третьем.

Идея рангового непараметрического критерия состоит в том, что мы можем использовать количество необходимых перестановок как меру для оценки нулевой и альтернативной гипотезы. Конкретные величины, которые высчитываются при применении непараметрических критериев, оказываются иными, но логика сравнения примерно соответствует рассмотренному нами примеру.

Итак, благодаря применению остроумных подходов, для параметрических методов сравнения выборок подобраны их непараметрические аналоги (табл. 4.8.1). Чаще всего непараметрические методы обладают меньшей мощностью (т.е. чаще отвергают альтернативную гипотезу в той ситуации, когда она на самом деле верна), но зато позволяют работать с разнообразно распределенными данными и менее чувствительны к малой численности сравниваемых выборок.

Таблица 4.8.1. Непараметрические аналоги параметрических методов

4.9. U-критерий Манна-Уитни

Чтобы рассмотреть применение критерия Манна-Уитни на нашем файле-примере Pelophylax_example.sta нам придется использовать несколько искуственный пример. В качестве примера величины, распределение которой сильно отличается от нормального, мы можем использовать признак, который называется DNA - содержание ДНК на клетку (в пикограммах, пг), измеренное с помощью проточной ДНК-цитометрии.

Рис. 4.9.1. Признак "DNA" имеет распределение, резко отличающееся от нормального

Выясним, отличаются ли по значению этого признака самки и самцы Pelophylax esculentus . Чтобы воспользоваться критерием Манна-Уитни перейдем в меню Statistics / Nonparametrics. Обратите внимание на пиктограммы в меню: они соответствуют тем, которые используются для аналогичных сравнений с помощью t-теста.

Рис. 4.9.2. U-критерий Манна-Уитни вычисляется здесь

В диалоговом окне надо указать зависимую (Dependent) и группирующую (Grouping) переменные; если группирующая переменная имеет более двух значений, надо выбрать те два значения, которым будут соответствовать сравниваемые выборки. Чтобы выбрать только представителей Pelophylax esculentus , воспользуемся окошком Select cases и используем текстово-цифровые обозначения, введенные в пункте 3.1, при описании файла-примера.

Рис. 4.9.3. Установки, выбираемые для описываемого сравнения

Вы можете увидеть, что Statistica вычисляет все три упомянутых в табл. 4.9.1. критерия, которые используются для сравнения двух независимых выборок, но "рекомендует" (запускает с кнопки, расположенной в левом верхнем углу) критерий Манна-Уитни. Вычислим его и убедимся, что отличия между самками и самцами по количеству ДНК, приходящемуся на клетку, статистически незначимы.

Рис. 4.9.4. Результат сравнения по Манну-Уитни

Если нас не интересует односторонний критерий, целесообразно использовать значение p, вычисленное с поправкой (то, которое находится после столбца "Z adjusted, т.е. 0,906780). Эта поправка повыщает мощность критерия в случае выборок, численность которых превышает 20. Так или иначе, никакой сколь-нибудь существенной разницы между самцами и самками не обнаружено.

Использованный нами диалог для сравнения по Манну-Уитни предусматривает возможность построения коробчатых графиков. Поскольку мы используем непараметрический метод, на графике не тражаются параметры выборки (например, ее среднее значение), а используются непараметрические меры - медиана и квартили (значения, "отрезающие" по четвертой части распределения).

Рис. 4.9.5. Графическое сравнение распределений значения признака DNA для самок и самцов Pelophylax esculentus

Может показаться странным, почему первая (от Min до 25%) и последняя (от 75% до Max) четверти настолько уже, чем вторая и третья? Чтобы это понять, построим категоризованную гистограмму.

Рис. 4.9.6. Гистограмма, показывающая распределения значения признака DNA, зарегистрированные для самок и самцов Pelophylax esculentus

Становится понятно, что удивившее нас свойство показанных на предыдущем рисунке распределений является следствием бимодальности рассматриваемого нами признака.

4.10. Критерий знаков для парных сравнений

В нашем файле-примере Pelophylax_example.sta отсутствуют данные, которые требуют сравнения значений двух связанных выборок, поэтому мы создадиим их искусственно. Представим себе, что выборку из 25 лягушек измерили два человека. Их результаты измерений находятся в столбцах First и Second. Размерное распределение в данной выборке изначально было далеким от нормального.

Рис. 4.10.1. Распределение размеров лягушек (в 0,1 мм) по данным измерений, выполненных двумя людьми на одном и том же материале

Тем не менее, для многих из лягушек результаты измерений, сделанных первым и вторым исследователем, отличаются. Наша задача - установить, одинаково ли измеряют длину лягушек два исследователя. Для поиска ответа на этот вопрос воспользуемся критерием знаков.

Рис. 4.10.2. Использование критерия знаков для сравнения результатов измерений, сделанных двумя разными исследователями

Критерий знаков попросту определяет долю случаев, в которых значение из одной выборки больше, чем значение из другой выборки.

Рис. 4.10.3. Отличия статистически значимы!

Мы можем установить, что второй исследователь статистически значимо чаще завышал результаты измерений по сравнению с первым исследователем.

Сравним полученный результат с результатом от использования параметрического метода - t-критерия для парных выборок.

Рис. 4.10.4. Параметрический метод дал тот же результат, но с несколько большей надежностью

Более низкое значение p, определенное с помощью параметрического критерия, вполне согласуется с упомянутым выше фактом, что параметрические методы обладают большей мощностью, чем непараметрические. Но правомочно ли мы использовали параметрический критерий? На самом деле, правомочно. Парные сравнения рассматривают не совокупность значений в первой и второй выборке, а разницу по каждому элементу между первой и второй выборкой. Построим распределение разницы между выборками First и Second.

Рис. 4.10.5. Распределение разницы между измерениями двух исследователей

Можно увидеть, что отклонение распределения разницы между двумя измерениями от нормального является статистически незначимым. Использование параметрического теста было вполне правомочным.

А могли ли мы использовать методы для сравнения независимых выборок? В случае сравнения независимых выборок то, что распределение интересующих нас величин сильно отличается от нормального, оказывается важным. Таким образом, мы должны использовать не t-критерий, а U-критерий. Для того, чтобы использовать U-критерий Манна-Уитни, файл с данными придется перестроить: все измерения должны находиться в одном столбце, а второй столбец станет группирующим.

Рис. 4.10.6. По Манну-Уитни результаты измерений, выполненных двумя разными людьми, не отличаются

Как пояснить такое отличие? Как и во многих других случаях, первое, что нужно сделать в случае какого-то непонимания - надо посмотреть на распределение интересующих нас величин.

Рис. 4.10.7. Распределения результатов измерений, выполненных двумя людьми, практически одинаковы. Но, все-таки, как свидетельствует рис. 4.10.3, для 75% лягушек результаты измерения второго исследователя оказываются большими, чем результаты измерения первого исследователя!

Конечно, полученный результат вполне закономерен. Используя критерий Манна-Уитни вместо критерия знаков (или критерия Вилкоксона), мы утратили важнейшую информацию, характеризующую закономерности изменений рассматриваемой нами величины.

Кстати, использованные нами данные были сгенерированы искусственно. Столбец First был фрагментом из файла Pelophylax_example.sta, куда попали в основном самые мелкие и самые крупные особи, а столбец Second был получен с помощью формулы =Trunc(First-2,4+Rnd(8)). Вам ведь понятно, что и как "делает" эта формула?

4.11. Ранговый дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса

До нестоящего времени мы использовали только попарные сравнения выборок. Сейчас мы рассмотрим метод, позволяющий сравнивать друг с другом одновременно несколько выборок. Тест Краскела-Уоллиса является непараметрическим аналогом дисперсионного анализа (ANOVA), который подробно обсуждается в следующем разделе нашего пособия. С вычислительной точки зрения он является многомерным обобщением теста Манна-Уитни. Хотя тест Краскела-Уоллиса в некоторых отношениях и уступает дисперсионному анализу (например, в том, что не позволяет одновременно оценивать действия двух или большего количества факторов), он является мощным инструментом, который оказывается пригодным для решения многих задач.

Покажем действие теста Краскела-Уоллиса на примере нашего файла Pelophylax_example.sta (см. пункт 3.1). Нам надо выяснить, отличаются ли представители разных генотипов по длине внутреннего пяточного бугра статистически значимо. Это вполне осмысленная задача, ведь размер и форма внутреннего пяточного бугра являются важным диагностическим признаком, полезным для определения разных форм зеленых лягушек.

Рис. 4.11.1. Обратите внимание на выделенную пиктограмму, соответствующую сравнению нескольких независимых групп

Естественно, что зависимой переменной является длина пяточного бугра (Ci), а группирующей - генотип.

Рис. 4.11.2. Установки выбраны. Если надо сравнивать не все значения группирующей переменной, следует воспользоваться диалогом, который вызывает кнопка Code

Нажав на кнопку Summary, вы получите результаты сразу двух тестов: непараметрического дисперсионного анализа Краскела-Уоллиса и медианного теста, который основан на методе Пирсона. Использование подробнее обсуждается в одной из следующих глав данного пособия, а здесь достаточно сказать, что этот метод используется для непараметрического сравнения распределений. Если распределения зависимой величины для разных групп, выделенных по значению группирующего признака, оказываются различными, это свидетельствует о том, что группирующая и зависимая переменная связаны. Метод же Краскела-Уолиса, как вы помните, относится к ранговым непараметрическим методам. Эти два метода работают по разным принципам и часто дают достаточно сильно отличающиеся результаты.

Рис. 4.11.3. Оба метода демонстрируют статистически значимое влияние группирующей переменной на зависимую переменную. Метод Краскела-Уоллиса дает p=0,0047, а медианный тест - p=0,0112

Обратите внимание: в силу какого-то непонятного снобизма в некоторых окнах программы Statistica 0 перед десятичным разделителем (при используемых настройках операционной системы - запятой) не ставится.

Нажав на кнопку Multiple comparisons of mean ranks for all groups можно получить результаты попарного сравнения всех групп. Фактически, это эквивалентно выполнению сравнения по Манну-Уитни для всех возможных пар групп. Программа при этом выводит два окна: значения величины z, используемой в вычислениях по Манну-Уитни, и расчитанный для каждой пары уровень статистической значимости различий.

Рис. 4.11.4. Попарные сравнения групп в диалоге теста Краскела-Уоллиса эквивалентны множественным сравнениям с помощью критерия Манна-Уитни

Обратите внимание на то, что при проведении множественных сравнений появляется опасность совершить статистическую ошибку I рода (принять альтернативную гипотезу в то время, когда верна нулевая). Чтобы избежать этой опасности, следует использовать описанную выше поправку на множественные сравнения.

Наконец, кнопка Box & whisker позволяет зримо сравнить распределения разных групп.

Рис. 4.11.5. Сравнение распределений длины пяточного бугра у представителей разных генотипов

Еще одна из "графических" кнопок обсуждаемого диалога позволяет построить категоризованные гистограммы для сравниваемых групп; с точки зрения автора, этот способ вывода результатов является менее наглядным.

С самых давних пор людей серьезно интересовал вопрос о том, как удобнее всего сравнить величины, выраженные в разных значениях. И дело здесь не только в природной любознательности. Человек древнейших земных цивилизаций придавал этому довольно непростому делу сугубо прикладное значение. Корректно измерить землю, определить вес продукта на рынке, рассчитать необходимое соотношение товаров при бартере, определить верную норму винограда при заготовке вина - вот лишь малая толика задач, которые часто всплывали в и без того нелёгкой жизни наших предков. Поэтому малообразованные и неграмотные люди при необходимости сравнить величины шли за советом к своим более опытным товарищам, а те нередко брали за такую услугу соответствующую мзду, и довольно неплохую, кстати.

Что можно сравнивать

В наше время этому занятию также отводится немалая роль в процессе изучения точных наук. Всем, конечно, известно, что сравнивать необходимо однородные величины, то есть яблоки - с яблоками, а свеклу - со свеклой. Никому и в голову не придет попробовать выразить градусы Цельсия в километрах или килограммы в децибелах, зато длину удава в попугаях мы знаем с самого детства (для тех, кто не помнит: в одном удаве - 38 попугаев). Хотя попугаи тоже бывают разные, и на самом деле длина удава будет различаться в зависимости от подвида попугая, но это уже детали, в которых мы и попробуем разобраться.

Размерности

Когда в задании указано: "Сравни значения величин", необходимо эти самые величины привести к одному знаменателю, то есть выразить в одних и тех же значениях для удобства сравнения. Понятное дело, что сравнить значение, выраженное в килограммах, со значением, выраженным в центнерах или в тоннах, для многих из нас не составит особого труда. Однако существуют однородные величины, выразить которые можно в разных размерностях и, более того, в разных системах измерения. Попробуйте, например, сравнить величины кинематической вязкости и определить, какая из жидкостей является более вязкой в сантистоксах и квадратных метрах в секунду. Не получается? И не получится. Для этого нужно оба значения отразить в одних и тех же величинах, а уже по числовому значению определить, какое из них превосходит соперника.

Система измерения

Для того чтобы понять, какие величины можно сравнивать, попытаемся вспомнить существующие системы измерения. Для оптимизации и ускорения расчетных процессов в 1875 году семнадцатью странами (в том числе Россией, США, Германией и др.) была подписана метрическая конвенция и определена метрическая система мер. Для разработки и закрепления эталонов метра и килограмма был основан Международный комитет мер и весов, а в Париже обустроено Международное бюро мер и весов. Эта система со временем эволюционировала в Международную систему единиц, СИ. В настоящее время эта система принята большинством стран в области технических расчетов, в том числе и теми странами, где традиционно в повседневной жизни используются национальные (например, США и Англия).

СГС

Однако параллельно с общепринятым стандартом эталонов развивалась и другая, менее удобная система СГС (сантиметр-грамм-секунда). Она была предложена в 1832 году немецким физиком Гауссом, а в 1874 году модернизирована Максвеллом и Томпсоном, в основном в области электродинамики. В 1889 году была предложена более удобная система МКС (метр-килограмм-секунда). Сравнение предметов по величине эталонных значений метра и килограмма для инженеров гораздо более удобно, нежели использование их производных (санти-, милли-, деци- и др.). Однако данная концепция также не нашла массовый отклик в сердцах тех, для кого она предназначалась. Во всём мире активно развивалась и использовалась поэтому расчеты в СГС проводили всё реже, а после 1960 года, с введением системы СИ, СГС и вовсе практически вышла из употребления. В настоящее время СГС реально применяют на практике лишь при расчетах в теоретической механике и астрофизике, и то из-за более простого вида записи законов электромагнетизма.

Пошаговая инструкция

Разберём подробно пример. Допустим, задача звучит так: "Сравните величины 25 т и 19570 кг. Какая из величин больше?" Что нужно сделать перво-наперво, это определить, в каких величинах у нас заданы значения. Итак, первая величина у нас задана в тоннах, а вторая - в килограммах. На втором шаге мы проверяем, не пытаются ли нас ввести в заблуждение составители задачи, пытаясь заставить сравнивать разнородные величины. Бывают и такие задания-ловушки, особенно в быстрых тестах, где на ответ к каждому вопросу дается 20-30 секунд. Как мы видим, значения однородны: и в килограммах, и в тоннах у нас измеряется масса и вес тела, поэтому вторая проверка пройдена с положительным результатом. Третий шаг, переводим килограммы в тонны или, наоборот, тонны - в килограммы для удобства сравнения. В первом варианте получается 25 и 19,57 тонн, а во втором: 25 000 и 19 570 килограмм. И вот теперь можно со спокойной душой сравнить величины этих значений. Как наглядно видно, первое значение (25 т) в обоих случаях больше, чем второе (19 570 кг).

Ловушки

Как уже упоминалось выше, современные тесты содержат очень много заданий-обманок. Это необязательно разобранные нами задачи, ловушкой может оказаться довольно безобидный с виду вопрос, особенно такой, где напрашивается вполне логичный ответ. Однако коварство, как правило, кроется в деталях или в маленьком нюансе, которые составители задания пытаются всячески замаскировать. Например, вместо уже знакомого вам по разобранным задачам с постановкой вопроса: "Сравни величины там, где это возможно" - составители теста могут просто попросить вас сравнить указанные величины, а сами величины выбрать поразительно похожие друг на друга. Например, кг*м/с 2 и м/с 2 . В первом случае это сила, действующая на объект (ньютоны), а во втором - ускорение тела, или м/с 2 и м/с, где вас просят сравнить ускорение со скоростью тела, то есть абсолютно разнородные величины.

Сложные сравнения

Однако очень часто в заданиях приводят два значения, выраженные не только в разных единицах измерения и в разных системах исчисления, но и отличные друг от друга по специфике физического смысла. Например, в постановке задачи сказано: "Сравни значения величин динамической и кинематической вязкостей и определи, какая жидкость более вязкая". При этом значения указаны в единицах СИ, то есть в м 2 /с, а динамической - в СГС, то есть в пуазах. Как поступить в этом случае?

Для решения таких задач можно воспользоваться представленной выше инструкцией с небольшим её дополнением. Определяемся, в какой из систем будем работать: пусть это будет общепринятая среди инженеров. Вторым шагом мы также проверяем, а не ловушка ли это? Но в данном примере тоже всё чисто. Мы сравниваем две жидкости по параметру внутреннего трения (вязкости), поэтому обе величины однородны. Третьим шагом переводим из пуазов в паскаль-секунду, то есть в общепринятые единицы системы СИ. Далее переводим кинематическую вязкость в динамическую, умножая её на соответствующее значение плотности жидкости (табличное значение), и сравниваем полученные результаты.

Вне системы

Существуют также внесистемные единицы измерения, то есть единицы, не вошедшие в СИ, но согласно результатам решений созыва Генеральных конференций по мерам и весам (ГКВМ), допустимые для совместного использования с СИ. Сравнивать такие величины между собой можно только при их приведении к общему виду в стандарте СИ. К внесистемным относятся такие единицы, как минута, час, сутки, литр, электрон-вольт, узел, гектар, бар, ангстрем и многие другие.

2

Я слушал лекцию по измерению производительности компьютера, и профессор дал аналогию с измерением производительности самолетов. Он показал таблицу, которая содержала различные параметры различных летательных аппаратов, таких как:

Aircrafts: Passenger Capcity Speed Concord 132 1350 mph DC9 146 544 mph

тогда он задавал вопросы от студентов, что «Насколько быстрее Конкорд по сравнению с DC9 ?». Затем он объяснил это более чем в 2 раза. Мой вопрос: почему он использовал Дивизион для сравнения двух значений, а не вычитания? Я знаю его очень фундаментальный вопрос, но, пожалуйста, извините мою некомпетентность за это.

0

Иногда вам приходится использовать соотношение для описания явлений, например, вероятность выигрыша игры. Иногда это необязательно, как в вашем случае. Вы можете найти это интересно: https: //en.wikipedia.org/wiki/Relative_change_and_difference - NoChance 06 мар. 16 2016-03-06 17:40:56

• 2 ответа

Сортировка:

Активность

0

Я разместил тот же вопрос на Dr.Maths и получил следующий ответ, который, на мой взгляд, более точный и подробный.

Ask yourself which would be more meaningful to you: The Concord is 806 mph faster than the DC9. The Concord is 2.5 times as fast as the DC9. If you have no idea how fast the DC9 is, the first statement would be nearly meaningless -- you can"t tell whether it"s just a small improvement (from, say 100,000 mph to 100,806 mph!) or a huge improvement (from 10 mph to 816 mph). I"m exaggerating to make a point: interpreting the significance of the number depends on having at least some knowledge of related numbers. The ratio, on the other hand, requires no such knowledge. Also, and perhaps even more important, the ratio will be the same regardless of the units used. We don"t need to know whether the speeds were measured in mph or kph or inches per second. In effect, the ratio amounts to using the DC9 itself as a unit of measurement -- the Concord flies at 2.5 DC9"s. The same is probably true in comparing computer speeds. Who knows, these days, what is a good speed? But anyone can tell that twice as fast is a lot better. This is something we can visualize a lot better than nanoseconds or gigabytes!

1

Рассмотрите ситуацию - я съел $1000$ яблок. Мой друг съел яблоки на $1050$ .

Два statements- Мой друг съел $50$ яблок больше, чем я от разницы, Мой друг съел $1,05$ раз количество яблок, как мне из соотношения.

Рассмотрим другую ситуацию, когда я ел $100$ яблоки и мой друг $105$

Два заявления будет Мой друг съел $5$ яблоки больше, чем меня и
Мой друг съел $1,05$ раза больше яблок, как мне

Третий Я ел с ситуациями $1$ яблоко, мой друг ел $51$

два заявления - Мой друг съел $50$ яблок более-й МЭ и
Мой друг съел $51$ раз количество яблок, как мне

Заключение - Нам нужно как разность и отношение четко знать ситуацию. Однако мы используем разные вещи в разных сценариях, которые, как я надеюсь, ясны из приведенного выше примера.

Следующий вид относительных величин – это относительная величина сравнения или как еще ее называют относительный показатель сравнения. По своему статусу величина сравнения занимает, скорее всего, пятое место среди всех относительных величин, после , и . А вот по частоте использования, пожалуй, первое. Кроме того в этой части мы рассмотрим еще две относительные величины, которые также могут быть использованы в аналитических целях.

Относительная величина сравнения

Дело все в том, что относительная величина сравнения проводит сравнение одного показателя с другим. Получаем, что показатель сравнения это и есть сама относительная величина. Что такое относительные величины и как она рассчитывается можно посмотреть .
Относительная величина сравнения характеризует сравнительные размеры разных объектов или абсолютных величин, но отнесенных к одному и тому же явлению. Например, пакет молоко объемом 1 литр в одном магазине стоит 50 рублей, а в другом 60 рублей, то мы можем сравнить их стоимость, и выявить во сколько раз один стоит дороже другого. 60: 50 = 1,2. То есть пакет молока во втором магазине стоит в 1,2 раза дороже.
Таким нехитрым действие и рассчитываются относительные величины сравнения, причем процесс расчета может состоять не из одного действия, а сразу из нескольких. Если в качестве сравниваемых величин будут использоваться несколько объектов, а база сравнения естественно будет одна.
Учитывая вышесказанное определить относительную величину сравнения (ОВСр) можно по следующей формуле

В данном случае, как и в любой относительной величине в числителе (сверху) находится сравниваемая величина, а в знаменателе (внизу) базисная величина. Базисная величина может меняться в зависимости от задания и целей расчета. Например, имеет данные о производстве мяса в Московской области, Тульской области, Брянской области, Смоленской области. Если за базу сравнения взять область Московскую, то все данные по другим областям мы будем делить на данные по Московской области. Если же за базу сравнения мы возьмем Тульскую, то, следовательно, данные по всем другим областям мы поделим на данные по Тульской области.
Пример. Имеются условные данные о производстве молока в четырех областях. Рассчитайте относительный показатель сравнения, приняв за базу сравнения данные по Московской области, а затем данные по Тульской области.

Возможны и другие варианты частей, например 3 с 1 и так далее.

Относительная величина интенсивности развития

Величина интенсивности показывает степень развития какого-то показателя в какой-то среде. Способ расчета показателя интенсивности классический, и похож на расчет величины сравнения.
Часто величина интенсивности рассчитывается в процентах, промиллях.
Обычно используется в статистике населения для характеристики демографических показателей. Например, уровней рождаемости.
Число родившихся в городе составило 15 человек на каждую тысячу живущих. Это и есть пример величины интенсивности развития.
Кроме того такой способ расчета используется и в экономике организации. Фондовооруженность показатель характеризующий величину основных фондов приходящихся на одного работника.
Чтобы вернуться к списку лекций .

Взгляните на рисунок. Вы видите две мензурки, в каждой из которых налито некоторое количество жидкости. Скажите, в какой из мензурок жидкости больше? Если вы считаете, что в правой – вы ошибаетесь! Правильный ответ такой: погрешность, возникающая при измерении объема жидкости этими мензурками, не позволяет сказать, в какой мензурке налито больше жидкости.

Как же это следует понимать? Давайте вспомним, что использование любого измерительного прибора обязательно сопровождается погрешностью измерения. Она зависит от цены деления шкалы этого прибора. Поскольку на правой мензурке деления более крупные, значит, погрешность измерения объема будет больше. Измерим объемы жидкостей в мензурках с учетом погрешностей.

Изобразим на двух числовых прямых измеренные значения объемов (отмечены желтыми точками) и интервалы между границами погрешностей измерений:

В отличие от измеренных значений, истинные значения объемов жидкостей находятся в неизвестном месте внутри интервалов. Истинный объем жидкости в левой мензурке может быть равен, например, 270 мл, а истинный объем жидкости в правой мензурке, например, 250 мл (отмечены красными точками).

Мы специально выбрали второе «красное» число меньше первого (ведь такая ситуация тоже может быть). А это значит, что правая мензурка может содержать меньший объем жидкости, чем левая, несмотря на то, что уровень жидкости в правой мензурке выше. Невероятно, но факт!