DEFINICJA analizy losowych czynników
Analiza czynnikowa losowa to technika analizy statystycznej stosowana do określania pochodzenia danych losowych w zbiorze danych. Analiza czynników losowych służy do rozszyfrowania, czy dane odległe są spowodowane trendem bazowym, czy po prostu przypadkowymi zdarzeniami i próbuje wyjaśnić pozornie przypadkowe dane. Wykorzystuje wiele zmiennych, aby dokładniej interpretować dane.
ŁAMANIE W DÓŁ Analiza losowa
Często stosuje się losową analizę czynników, aby pomóc firmom lepiej skoncentrować swoje plany na potencjalnych lub faktycznych problemach. Jeśli losowe dane są spowodowane trendem bazowym lub przypadkowym powtarzającym się zdarzeniem, trend ten należy odpowiednio rozwiązać i usunąć. Weźmy na przykład przypadkowe zdarzenie, takie jak wybuch wulkanu. Sprzedaż masek do oddychania może gwałtownie wzrosnąć, a jeśli ktoś popatrzy na dane dotyczące sprzedaży przez okres wielu lat, będzie to wyglądało jak wartość odstająca, ale analiza przypisałaby te dane temu przypadkowemu zdarzeniu.
W popularnej technice statystycznej Analiza wariancji i kilku innych metodach wyróżnia się dwa rodzaje czynników: efekty stałe i efekty losowe. Wybór odpowiedniego typu zależy od kontekstu problemu, interesujących pytań i sposobu gromadzenia danych.
Przy stałym współczynniku efektu gromadzono dane ze wszystkich poziomów interesującego czynnika.
Na przykład celem eksperymentu jest porównanie wpływu trzech określonych dawek leku na odpowiedź. „Dozowanie” jest czynnikiem; trzy określone dawki w eksperymencie to poziomy; nie ma zamiaru mówić nic o innych dawkach.
Współczynnik efektu losowego obejmuje następnie czynnik o wielu możliwych poziomach. Zainteresowanie jest na wszystkich możliwych poziomach, ale dane zawierają tylko losową próbkę poziomów.
Na przykład duży producent widżetów jest zainteresowany badaniem wpływu operatora maszyny na jakość produktu końcowego. Badacz wybiera losową próbkę operatorów spośród dużej liczby operatorów w różnych zakładach produkujących widżety. Czynnikiem jest „operator”. Analiza nie oszacuje wpływu każdego z operatorów w próbie, ale zamiast tego oszacuje zmienność przypisywaną czynnikowi „operator”.
