आधार प्रभाव क्या है मतलब और उदाहरण

आधार प्रभाव क्या है?

आधार प्रभाव वह प्रभाव है जो दो डेटा बिंदुओं के बीच तुलना के लिए एक अलग संदर्भ बिंदु चुनने से तुलना के परिणाम पर हो सकता है। इसमें अक्सर समय-श्रृंखला डेटा सेट में दो बिंदुओं के बीच किसी प्रकार के अनुपात या सूचकांक मूल्य का उपयोग शामिल होता है, लेकिन यह क्रॉस-अनुभागीय या अन्य प्रकार के डेटा पर भी लागू हो सकता है।

विभिन्न संख्याओं या डेटा के टुकड़ों की तुलना में आधार प्रभाव के बारे में सोचने का अर्थ है “किसकी तुलना में?” प्रश्न पर विचार करना। तुलना के लिए आधार का चुनाव तुलना के स्पष्ट परिणाम पर बड़ा प्रभाव डाल सकता है। यदि नजरअंदाज किया जाता है या गलत समझा जाता है, तो आधार प्रभाव एक बड़ी विकृति और संभवतः गलत निष्कर्ष का कारण बन सकता है। हालांकि, अगर सावधानी से विचार किया जाए, तो डेटा की एक विश्लेषक की समझ और उन्हें उत्पन्न करने वाली अंतर्निहित प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए इसका लाभ उठाया जा सकता है।

आधार प्रभाव को समझना

आधार प्रभाव तब होता है जब दो डेटा बिंदुओं की तुलना उस अनुपात के रूप में की जाती है जहां वर्तमान डेटा बिंदु या रुचि के बिंदु को किसी अन्य डेटा बिंदु, आधार या तुलना के बिंदु के प्रतिशत के रूप में विभाजित या व्यक्त किया जाता है। क्योंकि आधार संख्या तुलना में हर बनाती है, विभिन्न आधार मूल्यों का उपयोग करने वाली तुलना व्यापक रूप से भिन्न परिणाम प्राप्त कर सकती है। यदि आधार का असामान्य रूप से उच्च या निम्न मान है तो यह अनुपात को बहुत विकृत कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप संभावित रूप से भ्रामक तुलना हो सकती है।

समय-श्रृंखला डेटा का उपयोग करते हुए तुलनाओं पर चर्चा करते समय आधार प्रभाव सबसे अधिक इंगित किया जाता है जहां एक समय में कच्चे डेटा मूल्य की तुलना दूसरे चुने हुए बिंदु से की जा रही है। यह हो सकता है कि क्या एक निरंतर सूचकांक आधार है जिससे श्रृंखला में कई मूल्यों की तुलना की जा रही है, या चलती अवधि-दर-अवधि की तुलना करते समय।

आधार प्रभाव आपके पक्ष या विपक्ष में काम कर सकता है। एक समय सूचकांक में तुलना या आधार प्रभाव की अनदेखी के लिए एक अनुचित आधार चुनने से डेटा श्रृंखला में वर्तमान बिंदु के परिमाण या परिवर्तन की दर की विकृत धारणा हो सकती है। यह कचरा-में-कचरा-बाहर के विचार से संबंधित है; यदि किसी तुलना में हर का मान समग्र डेटा प्रवृत्ति का अस्वाभाविक या गैर-प्रतिनिधित्व है, तो तुलना इसी तरह वर्तमान डेटा बिंदु और डेटा श्रृंखला के बीच संबंध का प्रतिनिधित्व नहीं करेगी, और जो भी प्रक्रिया उन डेटा को उत्पन्न करती है।

उदाहरण के लिए, यदि तुलना के लिए चुने गए बिंदु का वर्तमान अवधि या समग्र डेटा के सापेक्ष असामान्य रूप से उच्च या निम्न मूल्य है, तो आधार प्रभाव से मुद्रास्फीति दर या आर्थिक विकास दर जैसे आंकड़ों का स्पष्ट रूप से कम या अधिक विवरण हो सकता है।

दूसरी ओर, आधार प्रभाव को समझना और आप जो तुलना करना चाहते हैं (या कम से कम आपकी तुलना में आधार प्रभाव के लिए लेखांकन) के लिए उपयुक्त आधारों को चुनने से डेटा या यहां तक ​​कि अंतर्निहित प्रक्रिया की बेहतर समझ हो सकती है। उदाहरण के लिए, मासिक डेटा बिंदुओं की तुलना 12 महीने पहले के उनके पिछले मानों से करने से मौसमी प्रभावों को फ़िल्टर करने में मदद मिल सकती है। वैकल्पिक रूप से, एक डेटा बिंदु की तुलना अपने स्वयं के मूल्यों के लंबे समय तक चलने वाले औसत से करने से यह पता लगाने में मदद मिल सकती है कि क्या वर्तमान डेटा असामान्य रूप से उच्च या निम्न मान दिखाता है।

आधार प्रभाव का उदाहरण

मुद्रास्फीति को अक्सर महीने-दर-महीने के आंकड़े या साल-दर-साल के आंकड़े के रूप में व्यक्त किया जाता है। आमतौर पर, अर्थशास्त्री और उपभोक्ता जानना चाहते हैं कि एक साल पहले की तुलना में आज कीमतें कितनी अधिक या कम हैं। लेकिन जिस महीने में मुद्रास्फीति में वृद्धि एक साल बाद विपरीत प्रभाव पैदा कर सकती है, अनिवार्य रूप से यह धारणा बना रही है कि मुद्रास्फीति धीमी हो गई है।

मासिक मुद्रास्फीति के आंकड़े में विकृति जो एक साल पहले के महीने में मुद्रास्फीति के असामान्य रूप से उच्च या निम्न स्तर के परिणामस्वरूप होती है, आधार प्रभाव का एक उदाहरण है। आधार प्रभाव समय के साथ मुद्रास्फीति के स्तर का सटीक आकलन करना मुश्किल बना सकता है। यह समय के साथ कम हो जाता है यदि मुद्रास्फीति का स्तर अपेक्षाकृत स्थिर है, मजबूत बाहरी मूल्यों के बिना।

मुद्रास्फीति की गणना मूल्य स्तरों के आधार पर की जाती है जिन्हें एक सूचकांक में संक्षेपित किया जाता है। उदाहरण के लिए, शायद पेट्रोल की कीमतों में उछाल के कारण, सूचकांक जून में बढ़ सकता है। अगले 11 महीनों में, महीने-दर-महीने परिवर्तन सामान्य हो सकते हैं, लेकिन जब जून अगले वर्ष फिर से आता है, तो इसकी कीमत के स्तर की तुलना एक साल पहले की तुलना में की जाएगी, जब सूचकांक गैसोलीन की कीमतों में एक बार की वृद्धि को दर्शाता है। .

उस स्थिति में, क्योंकि उस महीने के लिए सूचकांक उच्च था, इस जून में मूल्य परिवर्तन कम होगा, जिसका अर्थ है कि मुद्रास्फीति कम हो गई है, वास्तव में, सूचकांक में छोटा परिवर्तन केवल आधार प्रभाव का प्रतिबिंब है-परिणाम एक साल पहले उच्च मूल्य सूचकांक मूल्य का।