आधार प्रभाव
आधार प्रभाव क्या है?
आधार प्रभाव वह प्रभाव है जो दो डेटा बिंदुओं के बीच तुलना के लिए एक अलग संदर्भ बिंदु का चयन तुलना के परिणाम पर हो सकता है। इसमें अक्सर समय-श्रृंखला डेटा सेट में दो बिंदुओं के बीच कुछ प्रकार के अनुपात या सूचकांक मूल्य का उपयोग शामिल होता है, लेकिन क्रॉस-अनुभागीय या अन्य प्रकार के डेटा पर भी लागू हो सकता है।
विभिन्न संख्याओं या डेटा के टुकड़ों की तुलना करने में आधार प्रभाव के बारे में सोचने का अर्थ है, प्रश्न पर विचार करना, “किसकी तुलना में?” तुलना के लिए आधार का चुनाव एक तुलना के स्पष्ट परिणाम पर बड़ा प्रभाव डाल सकता है। यदि अनदेखा या गलत समझा जाता है, तो आधार प्रभाव एक बड़ी विकृति और संभवतः गलत निष्कर्ष निकाल सकता है। हालांकि, अगर सावधानी से विचार किया जाए, तो डेटा के विश्लेषक की समझ और उन्हें उत्पन्न करने वाली अंतर्निहित प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए इसका लाभ उठाया जा सकता है।
चाबी छीन लेना
- आधार प्रभाव उस प्रभाव को संदर्भित करता है जो तुलना या संदर्भ के आधार का चुनाव डेटा बिंदुओं के बीच तुलना के परिणाम पर हो सकता है।
- तुलना के लिए एक अलग संदर्भ या आधार का उपयोग करने से डेटा बिंदुओं के बीच अनुपात या प्रतिशत तुलना में बड़ा बदलाव हो सकता है।
- आधार प्रभाव तुलना और भ्रामक परिणामों में विकृति पैदा कर सकता है, या, यदि अच्छी तरह से समझा और हिसाब लगाया जाता है, तो डेटा की हमारी समझ और उन्हें उत्पन्न करने वाली अंतर्निहित प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
बेस इफेक्ट 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 बिंदु किसी अन्य डेटा बिंदु, तुलना के आधार या बिंदु के प्रतिशत के रूप में विभाजित या व्यक्त किया जाता है। क्योंकि आधार संख्या तुलना में भाजक बनाती है, विभिन्न आधार मानों का उपयोग करते हुए तुलना व्यापक रूप से भिन्न परिणाम दे सकती है। यदि आधार में असामान्य रूप से उच्च या निम्न मूल्य है, तो यह अनुपात को विकृत कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप संभावित भ्रामक तुलना हो सकती है।
समय-श्रृंखला डेटा का उपयोग करते हुए तुलनाओं पर चर्चा करते समय आधार प्रभाव सबसे अधिक बताया जाता है जहां एक समय में कच्चे डेटा का मूल्य दूसरे चुने हुए बिंदु की तुलना में होता है। यह हो सकता है कि क्या कोई स्थिर सूचकांक आधार है, जिसमें श्रृंखला में कई मूल्यों की तुलना की जा रही है, या जब चलती अवधि-दर-अवधि तुलना की जाती है।
आधार प्रभाव आपके लिए या उसके खिलाफ काम कर सकता है। समय सूचकांक में आधार प्रभाव की तुलना या अनदेखी के लिए एक अनुचित आधार का चयन करने से डेटा श्रृंखला में वर्तमान बिंदु के परिवर्तन की परिमाण या दर की विकृत धारणा हो सकती है। यह कचरा-इन-कचरा-कचरा के विचार से संबंधित है; यदि किसी तुलना में हर का मान समग्र डाटा ट्रेंड के प्रति अपरिवर्तनीय या अप्रमाणिक है, तो यह तुलना वर्तमान डेटा बिंदु और डेटा श्रृंखला के बीच संबंधों की एकरूपता होगी, और जो भी प्रक्रिया उन डेटा को उत्पन्न करती है।
उदाहरण के लिए, आधार प्रभाव मुद्रास्फीति के दर या आर्थिक विकास दर जैसे आंकड़ों के अति- विस्तार के कारण हो सकता है, अगर तुलना के लिए चुना गया बिंदु मौजूदा अवधि या समग्र डेटा के सापेक्ष असामान्य रूप से उच्च या निम्न मूल्य है।
दूसरी ओर, आधार प्रभाव को समझना और तुलना करने के लिए उपयुक्त आधारों को चुनना (जो आप अपनी तुलना में आधार प्रभाव के लिए कम से कम लेखांकन चाहते हैं) डेटा की बेहतर समझ या अंतर्निहित प्रक्रिया को जन्म दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, मासिक डेटा बिंदुओं की तुलना उनके पिछले मूल्यों से 12 महीने पहले मौसमी प्रभावों को फ़िल्टर करने में मदद कर सकती है। वैकल्पिक रूप से, अपने स्वयं के मूल्यों के एक लंबे समय तक चलने वाले औसत से एक डेटा बिंदु की तुलना करने से पता चलता है कि अगर वर्तमान डेटोम अनौपचारिक रूप से उच्च या निम्न मान दिखाता है।
बेस इफेक्ट का उदाहरण
मुद्रास्फीति को अक्सर महीने-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 कितनी अधिक या कम कीमतें हैं। लेकिन एक महीने में मुद्रास्फीति की वृद्धि एक साल बाद विपरीत प्रभाव पैदा कर सकती है, अनिवार्य रूप से यह धारणा बना सकती है कि मुद्रास्फीति धीमा हो गई है।
एक मासिक मुद्रास्फीति के आंकड़े में विकृति जो असामान्य रूप से उच्च या निम्न स्तर की मुद्रास्फीति के परिणामस्वरूप वर्ष-पूर्व महीने में होती है, आधार प्रभाव का एक उदाहरण है। एक आधार प्रभाव समय के साथ मुद्रास्फीति के स्तर का सही आकलन करना मुश्किल बना सकता है। यह समय के साथ कम हो जाता है अगर मुद्रास्फीति का स्तर अपेक्षाकृत स्थिर है, बिना मजबूत बाहरी मूल्यों के।
मुद्रास्फीति की गणना मूल्य के स्तरों के आधार पर की जाती है जो एक सूचकांक में संक्षेपित हैं । सूचकांक जून में बढ़ सकता है, उदाहरण के लिए, शायद गैसोलीन की कीमतों में वृद्धि के कारण। अगले 11 महीनों में, महीने-महीने के परिवर्तन सामान्य रूप से वापस आ सकते हैं, लेकिन जब जून फिर से आता है तो अगले वर्ष इसका मूल्य स्तर एक साल पहले की तुलना में होगा जब सूचकांक गैसोलीन की कीमतों में एक बार के स्पाइक को दर्शाता है ।
उस स्थिति में, क्योंकि उस महीने का सूचकांक अधिक था, इस जून में मूल्य परिवर्तन कम होगा, जिसका अर्थ है कि मुद्रास्फीति तब वश में हो गई है, जब वास्तव में, सूचकांक में छोटा परिवर्तन आधार प्रभाव का एक प्रतिबिंब है – परिणाम उच्च मूल्य सूचकांक मूल्य एक साल पहले।