Analiza factorilor aleatori
Ce este analiza factorilor aleatori?
Analiza factorului aleatoriu sau efectele aleatorii este o tehnică statistică utilizată pentru a determina originea datelor dintr-un eșantion colectat aleatoriu. Analiza factorilor aleatori este utilizată pentru a descifra dacă datele periferice sunt cauzate de o tendință subiacentă sau pur și simplu de evenimente întâmplătoare și încercări de a explica datele aparent aleatorii. Folosește mai multe variabile pentru a interpreta mai exact datele.
Cu efecte fixe, datele au fost colectate de la toate nivelurile factorului care este de interes.
Înțelegerea analizei factorilor aleatori
Analiza factorilor aleatori este utilizată în mod obișnuit pentru a ajuta companiile să își concentreze mai bine planurile pe probleme potențiale sau reale. Dacă datele aleatorii sunt cauzate de o tendință subiacentă sau de un eveniment recurent aleatoriu, tendința respectivă va trebui abordată și remediată în consecință. De exemplu, luați în considerare un eveniment aleatoriu, cum ar fi o erupție vulcanică. Vânzările de măști de respirație pot crește și, dacă cineva ar privi doar datele despre vânzări pe o perioadă de mai mulți ani, ar arăta ca o valoare anormală, dar analiza ar atribui aceste date acestui eveniment aleatoriu.
În analiza varianței (ANOVA), o tehnică statistică populară și alte câteva metodologii, există două tipuri de factori: efecte fixe și efecte aleatorii. Ce tip este adecvat depinde de contextul problemei, de întrebările de interes și de modul în care sunt colectate datele.
Exemple de analiză a factorilor aleatori
De exemplu, scopul unui experiment este de a compara efectele a trei doze specifice ale unui medicament asupra răspunsului. „Dozarea” este factorul; cele trei doze specifice din experiment sunt nivelurile; nu există intenția de a spune nimic despre alte doze.
Un factor de efect aleatoriu include apoi un factor cu multe niveluri posibile. Interesul este la toate nivelurile posibile, dar numai un eșantion aleatoriu de niveluri este inclus în date.
De exemplu, un mare producător de widgeturi este interesat să studieze efectul unui operator de mașină asupra calității unui produs final. Cercetătorul selectează un eșantion aleatoriu de operatori din numărul mare de operatori de la diferitele facilități care produc widgeturile. Factorul este „operator”. Analiza nu va estima efectul fiecăruia dintre operatorii din eșantion, ci în schimb va estima variabilitatea atribuibilă factorului „operator”.