Общие свойства средних величин
Для правильного использования средних величин необходимо знать свойства этих показателей: срединное расположение, абстрактность и единство суммарного действия. По своему численному значению все средние величины занимают промежуточное положение между минимальным и максимальным значениями признака. При этом наименьшую величину имеет средняя гармоническая (H), а наибольшую – средняя квадратическая (S), что можно представить следующей схемой: Средняя признака показывает, какую величину имел бы каждый из представителей изучаемой группы, если бы все они были одинаковыми и суммарное их действие было такое же, как и фактических неусредненных значений этой группы. При использовании средних величин предполагается, что пока они применяются, разнородная группа заменена однородной группой, в которой все значения признака одинаковы и равны средней величине. Например, если имеется пять значений признака: 1; 4; 5; 5; 5 со средней величиной Заменить разнородную группу однородной можно только путем отвлечения от тех различий, которые существуют в действительности. Только абстрагируясь от имеющихся индивидуальных разнообразных значений, можно дать требуемую характеристику группы одним числом – средней величиной признака. В этом смысле всякая средняя величина есть, прежде всего, абстрактная величина, которая часто в действительности не существует, а иногда и не может существовать. Если средний вес особей какого-нибудь вида в определенных условиях равен 40, 57 кг, то существование такого экземпляра возможно, но крайне мала вероятность того, что какая-нибудь определенная особь будет весить точно 40, 57 кг. Если в совхозе среднее количество деловых ягнят, полученных на одну овцематку, равнялось 1, 7 ягненка, то такое число живых ягнят вообще не может существовать в действительности, тем не менее, эта средняя имеет вполне определенное производственное значение, например при сравнении этого совхоза с другим, где аналогичная средняя равна 1, 2. Абстрактность средних величин вызывает необходимость при вычислении их определять, от какого разнообразия следует отвлечься в данном случае. Самая полная абстракция получается в тех случаях, когда средняя рассчитывается для всех особей изучаемой совокупности. Если требуется учитывать какое–нибудь одно или несколько условий, например пол, возраст особей, сезон года, ареал распространения, физиологическое состояние, принадлежность к опытным и контрольным группам, происхождение от определенных родителей и т. д., то необходимо в той ил иной степени освобождаться от полной абстракции и определять среднюю величину для отдельных частных групп. Чем больше таких частных групп и чем они мельче, тем менее абстрактными становятся средние величины. Не всякое выравнивание различий в группе может привести к правильной средней величине. Вычисление средних величин необходимо вести таким образом, чтобы суммарное действие выровненных значений признака было бы равно суммарному действию первоначальных неусредненных значений. Например, если четыре взрослых особи какой-нибудь промысловой птицы имели массу 2, 3, 3, 4 кг, то средняя масса этих птиц
В данном случае применение этой средней не будет правильным, так как два усредненных значения в своем суммарном действии не дадут того же результата, какой дали два фактических неусредненных значения. Фактический общий суммарный прирост популяции за два года определяется следующим образом. К концу первого года популяция составляет:
концу второго года Прирост за два года равен Если же принять за средний прирост 40%, то к концу первого года популяция составит: к концу второго года: а прирост за два года: Ошибка в данном случае заключалась в неправильном выборе средней величины: взята средняя арифметическая, а для вычисления среднего прироста надо пользоваться средней геометрической. Если использовать среднюю геометрическую, то средний прирост определится следующим образом:
При этом суммарный результат будет равен фактическому:
Прирост за два года составляет Единство суммарного действия служит проверкой правильности выбора той или иной средней. Если суммарный результат усредненных значений не равен результату, полученному по первоначальным фактическим значениям, это значит, что или средняя выбрана неправильно, или вычисления проведены с ошибками.
|