Excel parancsfájlok felhasználása a statisztikai elemzésekben Írta ...

dinamikus viszonyszám.
Az intenzitási viszonyszám általában különböző, de egymással kapcsolatban álló statisztikai adatok hányadosa,
ebből következően a mértékegysége a számláló és a nevező mértékegységéből képződik.
Megoszlási, illetve koordinációs viszonyszámokat a sokaság csoportosítását követően számíthatunk. Az
előbbiek egy részsokaságot hasonlítanak az egészhez, az utóbbiak két részsokságot viszonyítanak egymáshoz.
A viszonyítás eredményét vagy ún. együtthatós formában, vagy százalékos formában szokás
megadni.
A dinamikus viszonyszámok két időszak vagy időpont adatainak hányadosai, melyeket általában százalékos
formában adunk meg. A viszonyítás alapját képező időpontot, időszakot bázisidőszaknak, míg a viszonyítás
tárgyát tárgyidőszaknak szokták nevezni. Amennyiben kettőnél több időszak vagy időpont adataival
rendelkezünk a viszonyítás alapja lehet állandó vagy változó; ezen utóbbi esetben általában a megelőző
időszak (időpont) adatát tekintjük viszonyítási alapnak. Az első esetben bázisviszonyszámokat, a
második esetben láncviszonyszámokat számítunk.
A bázisviszonyszám képlete, ha az idősor első megfigyelését tekintjük bázisnak akkor:
yT
Bt
=
y1
A láncviszonyszám képlete:
yT
L =
t
Az időbeli összehasonlításokra a bázis- és láncviszonyszámok egyaránt alkalmasak. Míg a bázisviszonyszámok
a fejlődés (változás) relatív mérésére, addig a láncviszonyszámok a fejlődés (változás) ütemének
számszerűsítésére szolgálnak.
Időbeli összehasonlításokra az ún. differencia-képzést is használhatjuk. Ebben az esetben két szomszédos
időszak vagy időpont adatának a különbségét képezzük, melyet elsőrendű differenciának nevezünk.
Képlete:
y −
T 1
D = y − y −
t T T 1
Az idősor adatainak szigorúan kötött a felsorolási rendje, mely egyben azt is jelzi, hogy a szomszédos
adatok különbségeinek és hányadosainak számításánál, mindig a későbbi adatból vonjuk ki korábbit, illetve
a későbbi adatot osztjuk a korábbival.
Az időbeli összehasonlításokra – amennyiben kettőnél több időszak vagy időpont adatát ismerjük – gyak-
ran használjuk az átlagos abszolút és relatív változás mutatóit is.
Az időszakról időszakra, illetve időpontról időpontra történő változások (a t
D és t
L értékek) átlagos ér-
tékét kiszámítva jutunk az előbb említett mutatószámokhoz. Az átlagos abszolút változás mutatója – melyet
azokban az esetekben alkalmazzuk, ha feltételezhető, hogy a változások a vizsgált időszakban abszolút
nagyságukat tekintve állandóságot mutatnak – az alábbi képlettel határozható meg:
( ) ( ) … ( )
y − y + y − y + + y −y y − y
D = =
T−1 T−1 2 1 3 2 T T−1 T 1
Ha az egymást követő megfigyelések hányadosai mutatnak viszonylagos állandóságot, akkor az átlagos
relatív változás mutatóját célszerű kiszámítani:
y y y y
L = × × … × =
2 3 T T
T−1 T−1 y1 y2 yT−1 y1
22
A grafikus ábra az elemzések és közlések fontos eszköze. F A grafikus ábrák felhívják a figyelmet a statisztikai
adatok által reprezentált jelenségek alapvető jellemzőire, a főbb arányokra, tendenciákra, összefüggésekre.
Az ábrázolás célja lehet a jelenségek közötti kapcsolatok vizsgálata, a leíró célú alkalmazás,
a döntés előkészítés alátámasztása, az elemzések eredményeiről történő tájékoztatás, közlés. A grafikus
ábrázolás lényege az összehasonlítás, ezért az arányokat érzékelteti és nem az abszolút nagyságokat.
A grafikus ábrázolással szemben támasztott követelmények:
22 Ld.: Hunyadi László [2002]
16