Какой процент индексации: Индексация заработной платы: что это, какой процент в 2023 году

Содержание

Поиск и использование статистики: использование основных статистических методов

Архивное содержимое

Информация, идентифицированная как архивная, предоставляется для справочных, исследовательских или учетных целей. На него не распространяются веб-стандарты правительства Канады, и он не изменялся и не обновлялся с момента архивирования. Пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы запросить формат, отличный от доступных.

Проценты
Индексы и индексы
Средние и медианы

Проценты

Одним из наиболее распространенных способов представления статистики является процентное представление. Процент просто означает «на сотню», а символ, используемый для выражения процента, — %. Один процент (или 1%) составляет одну сотую от общего или целого числа и поэтому рассчитывается путем деления общего или целого числа на 100.

Пример: 1% от 250 = (1 ÷ 100) x 250 = 2,5

вычислить заданный процент от числа, разделить общее число на 100, а затем умножить результат на запрошенный процент:

Пример: 12% от 250 = (250 ÷ 100) x 12 = 30

Чтобы вычислить процентное соотношение одного числа к другому, измените это уравнение и умножьте первое число на 100, а затем разделите результат на второе число:

Пример: 30 как % от 250 = (30 x 100) ÷ 250 = 12%

Чтобы определить процент от суммы по ряду чисел, сложите числа в ряду, чтобы найти итог (т. е. число, равное 100 %), и провести вышеуказанный расчет для каждого числа в ряду:

Пример: Учитывая ряд 30,150,70:

Итого будет 30 + 150 + 70 = 250
30 в процентах от 250 = (30 x 100) ÷ 250 = 12%
150 в % от 250 = (150 x 100) ÷ 250 = 60%
70 как % от 250 = (70 x 100) ÷ 250 = 28%

Если сложить проценты для каждого числа в ряду, они равны проценту для целого: 12% + 60% + 28% = 100 %

Для расчета процентной разницы между двумя числами используются одни и те же базовые вычисления.

Пример: Чтобы найти процентное изменение от 250 до 280,
вычисляется разница между числами:

280 – 250 = 30

и затем выражается в процентах от первого или основного числа:

(30 x 100) ÷ 250 = 12%

Определить целое число ( т. е. значение 100%), если только значение заданного процента:

Пример: если известно, что 280 равно 112%
тогда 1% должен быть 280 ÷ 112 = 2,5
а 100% должно быть (280 x 100) ÷ 112 = 250

Чтобы сравнить ряд различных вещей, их необходимо выразить на основе одной и той же базы:

Пример: если цена на колбасу увеличилась с 2,99 доллара за килограмм до 3,99 доллара, а на такое же количество сосисок — с 1,99 доллара до 2,99 доллара, то эти два увеличения можно выразить в процентах.

Сосиски: 3,99 — 2,99 долл. США = 1,00 долл. США

1,00 долл. США в процентах от 2,99 долл. США (1,00 долл. США x 100) ÷ 2,99 долл. США = 33% % от 1,99 доллара США составляет (1,00 доллара США x 100) ÷ $1,99 = 50%

Теперь легко увидеть, что рост цен на сосиски был намного выше, чем на колбасы.

Следует помнить, что сравнение процентов, которые имеют существенно разные основания, может создать ложное впечатление.

Пример: изменение с одного на два составляет 100 %, тогда как изменение с 5 000 000 на 6 000 000 составляет всего 20 %.

К началу страницы

Индексы и индексы

Индексы — это статистический способ выражения разницы между двумя измерениями путем обозначения одного числа в качестве «базы», присвоения ему значения 100 и последующего выражения второго числа как процент от первого.

Пример: если население города увеличилось с 20 000 в 1988 г. до 21 000 в 1991 г., то население в 1991 г. составляло 105% населения в 1988 г. Таким образом, на основе 1988 г. = 100, индекс населения для города составил 105 в 1991 г.

Термин «индекс», как этот термин обычно используется применительно к статистике, представляет собой ряд индексных чисел, выражающий ряд чисел в процентах от одного числа.

Пример: цифры
50 75 90 110
выраженный в виде индекса с первым числом в качестве основания, будет
100 150 180 220

Индексы можно использовать для выражения сравнений между местами, отраслями и т. д., но чаще всего они используются для выражения изменений за определенный период времени, и в этом случае индекс также является временным рядом или «рядом». Один момент времени обозначается как базовый период — это может быть год, месяц или любой другой период — и получает значение 100. Индексы для измерения (цена, количество, стоимость и т. д.) во всех других точках в время указывает процентное изменение по сравнению с базовым периодом.

Если цена, количество или стоимость увеличились на 15% по сравнению с базовым периодом, индекс равен 115; если он упал на 5%, индекс равен 95. Важно отметить, что индексы отражают процентные различия по отношению к базовому году, а не абсолютные уровни. Если индекс цен на один товар равен 110, а на другой — 105, это означает, что цена первого товара увеличилась в два раза больше, чем цена второго. Это не значит, что первый товар дороже второго.

Каждый номер индекса в ряду отражает процентное изменение по сравнению с базовым периодом. Важно не путать изменение индекса в пунктах и процентное изменение между двумя индексами в ряду.

Пример: если индекс цен на сливочное масло составлял 130 в один год и 143 в следующем году, то изменение индекса в пунктах будет:
143 – 130 = 13
но процентное изменение индекса будет:
(143 – 130) x 100) ÷ 130 = 10%

Начало страницы

Средние значения и медианы

Оба эти способа представляют ряд чисел одним числом. Среднее значение, которое чаще всего упоминается в публикациях Статистического управления Канады, является средним арифметическим. Это то, что большинство людей называют «средним», и оно рассчитывается путем сложения чисел в ряду и деления суммы на любое число чисел.

Пример: Если пять детей в возрасте соответственно 3, 4, 5, 8 и 10 лет, их средний возраст:

3 + 4 + 5 + 8 + 10 = 6
5

Медиана — это значение среднего числа ряда, ранжированного по размеру.

Пример: Учитывая возраст пяти детей 5, 4, 8, 3 и 10 лет, чтобы найти медианный возраст, сначала нужно переставить ряд в порядке возрастания, т. е. 3, 4, 5, 8, 10 и значение среднего числа, то есть 5, будет средним возрастом.

Индексация данных к общей отправной точке

DataBasics

Как индексировать любые ряды экономических данных к общей отправной точке для облегчения сравнения числовых данных.

Индексирование похоже на скачки

То, что скаковая лошадь может бегать, относительно неинтересно. Больше интриги для букмекеров и игроков заключается в том, что данная скаковая лошадь может бежать относительно быстрее, чем другая. Немногие пришли бы посмотреть, как случайно расставленные лошади скачут по дорожке, каждая стартует и останавливается по своему желанию, и у каждой есть своя финишная черта. Именно сравнение соревнующихся лошадей и последующее ранжирование делают гонку захватывающей.

Чтобы провести справедливое сравнение, официальные лица ипподрома нормализуют начальную точку с помощью стартовых ворот, отпускают всех лошадей одновременно и используют точные измерительные приборы для определения победителя. Очевидно, что некоторые скаковые лошади быстрее и сильнее других. Но без общей отправной точки любое определение физического превосходства было бы сомнительным.

То же самое верно и для экономических данных. Экономисты любят сравнивать данные. Они делают это, чтобы получить перспективу и поместить вещи в контекст. Например, полезно знать, что занятость в штате со временем растет. Но более красноречивым является знание темпов его роста по сравнению с другими штатами. Например, уровень изменения занятости в штате, хотя и положительный, может быть самым слабым из 50 штатов в выборке.

Начальные данные в одной и той же точке

Относительно простой способ проведения таких сравнений — индексация данных к общей начальной точке. По сути, рассматриваемые переменные должны быть установлены равными друг другу, а затем со временем проверяться на наличие различий. Индексированные данные удобны тем, что позволяют наблюдателю быстро определить темпы роста, взглянув на вертикальную ось диаграммы. Они также позволяют сравнивать переменные с разными величинами.

Индексация позволяет сравнивать данные любой величины

Например, предположим, что аналитик хочет использовать график для сравнения валового внутреннего продукта (ВВП) трех разных стран. Начертить такую диаграмму с абсолютными значениями было бы сложно из-за различий в размерах между странами. ВВП одной страны может измеряться триллионами, другой – сотнями миллиардов, а третьей – десятками миллиардов. Все эти суммы не уместились бы на графике.

В качестве другого примера на диаграмме 1 показано, как неодинаковые величины квартальных уровней занятости в Техасе и США затрудняют графическую интерпретацию. Эта диаграмма показывает, что уровень занятости в США значительно выше, чем уровень занятости в Техасе, но из-за этого большого неравенства в величине по этой диаграмме невозможно сказать, росла ли занятость в Техасе (или снижалась) быстрее или медленнее, чем занятость в Техасе. США с 2003 по 2012 год.

Индексация числовых данных полезна в различных контекстах. Он постоянно проявляется в экономическом, финансовом и бизнес-анализе. Торговцы акциями индексируют цены на акции и фондовые индексы, чтобы сравнивать результаты с течением времени. Экономисты индексируют данные по выдающимся событиям, скажем, экономическим пикам (или спадам), чтобы увидеть, как данные снижаются (или растут) по отношению друг к другу. Во всех случаях это позволяет быстро сравнивать и ранжировать.

Техническое решение

Механизм индексации

Для индексации числовых данных значения должны быть скорректированы таким образом, чтобы они были равны друг другу в заданный начальный период времени. По соглашению это значение обычно равно 100. С этого момента каждое значение нормализуется до начального значения, сохраняя те же процентные изменения, что и в неиндексированных рядах. Последующие значения рассчитываются таким образом, чтобы процентные изменения в индексированном ряду были такими же, как и в неиндексированном.

Рассмотрим данные в Таблице 1. Переменные X и Y представляют ряд гипотетических данных. В среднем переменная 9 _t — новое индексированное значение переменной.

Таблица 1 Индексирование двух рядов данных
Год	Х	Д	Индексированное значение X	Индексированное значение Д
2000	250	2000	100	100
2001	500	3000	200	150
2002	810	6000	324	300
2003	925	6500	370	325
2004	1010	6500	404	325
2005	1052	7100	421	355
2006	1030	7300	412	365
2007	1240	7600	496	380
2008	1470	7800	588	390
2009	1500	8300	600	415
2010	1525	9200	610	460
2011	1580	9900	632	495
2012	1740	10 200	696	510
2013	1890	9800	756	490

В период с 2000 по 2001 год переменная X увеличилась с 250 до 500, или на 100 процентов. Следовательно, индексированное значение X также должно увеличиться на 100 процентов, со 100 до 200. Точно так же

Y увеличилось на 50 процентов между 2000 и 2001 годами. Таким образом, индексированное значение Y увеличилось на 50 процентов, со 100 до 150, за тот же период времени.

Индексация позволяет быстро оценить процентные изменения между начальным периодом времени и любым последующим периодом времени. Например, в период с 2000 по 2013 год переменные X и Y увеличились на 656 и 390 процентов соответственно.

Пример из реальной жизни

Применение метода к занятости в Техасе и США

Индексация улучшает способность анализировать изменения данных за определенный период времени. На примере уровней занятости в США и Техасе было трудно увидеть, как рост рабочих мест в Техасе сравнивается с ростом рабочих мест на национальном уровне. Однако такое сравнение возможно с индексированными данными.

Расчеты

В таблице 2 каждое значение в столбце США делится на 130 093 и умножается на 100, чтобы получить индексированное значение. Аналогичным образом каждое значение в столбце Техас делится на 9 394 и умножается на 100.

Таблица 2 Индексирование данных о занятости в Техасе и США
Период	США	Техас	Индекс США	Техас проиндексирован
2003 — Q1	130 093	9 394	100,0	100,0
2003 — Q2	129 843	9 368	99,8	99,7
2003 — Q3	129 871	9 345	99,8	99,5
2003 — 4 квартал	130 175	9 375	100,1	99,8
2004 — Q1	130 563	9 419	100,4	100,3
2004 — Q2	131 285	9 460	100,9	100,7
2004 — Q3	131 623	9 501	101,2	101. 1
2004 — Q4	132 206	9 564	101,6	101,8
2005 — Q1	132 660	9 605	102,0	102,2
2005 — Q2	133 388	9 679	102,5	103,0
2005 — Q3	134 132	9 764	103.1	103,9
2005 — 4 квартал	134 596	9 823	103,5	104,6
2006 — Q1	135 402	9 924	104.1	105,6
2006 — Q2	135 912	9 998	104,5	106,4
2006 — Q3	136 350	10 058	104,8	107,1
2006 — 4 квартал	136 700	10 151	105,1	108,1
2007 — Q1	137 243	10 232	105,5	108,9
2007 — Q2	137 591	10 335	105,8	110,0
2007 — Q3	137 659	10 415	105,8	110,9
2007 — четвертый квартал	137 885	10 483	106,0	111,6
2008 — Q1	137 935	10 562	106,0	112,4
2008 — Q2	137 443	10 607	105,6	112,9
2008 — Q3	136 711	10 635	105,1	113,2
2008 — 4 квартал	135 087	10 618	103,8	113,0
2009 — 1 квартал	132 812	10 516	102. 1	111,9
2009 — Q2	130 945	10 330	100,7	110,0
2009 — 3 квартал	129 944	10 248	99,9	109,1
2009 — четвертый квартал	129 447	10 213	99,5	108,7
2010 — Q1	129 319	10 229	99,4	108,9
2010 — Q2	129 960	10 290	99,9	109,5
2010 — 3 квартал	129 920	10 346	99,9	110.1
2010 — 4 квартал	130 226	10 408	100,1	110,8
2011 — Q1	130 685	10 452	100,5	111,3
2011 — Q2	131 237	10 530	100,9	112,1
2011 — 3 квартал	131 531	10 582	101. 1	112,6
2011 — 4 квартал	131 985	10 606	101,5	112,9
2012 — Q1	132 681	10 711	102,0	114,0
2012 — Q2	133 004	10 757	102,2	114,5
2012 — 3 квартал	133 416	10 808	102,6	115,0
2012 — 4 квартал	133 864	10 875	102,9	115,8

Техас рос быстрее, чем США в течение периода исследования

На диаграмме 2 показано влияние индексации двух рядов данных. С 2003 по 2008 год занятость в Техасе росла гораздо быстрее, чем занятость в стране. Кроме того, после последней рецессии рост занятости в Техасе продолжает опережать рост в остальной части США.

Какой процент индексации: Индексация заработной платы: что это, какой процент в 2023 году