Zufallsfaktor-Analyse
Die Zufallsfaktoranalyse ist eine statistische Analysetechnik, mit der der Ursprung von Zufallsdaten in einer Datensammlung bestimmt wird. Die Zufallsfaktoranalyse wird verwendet, um festzustellen, ob die abgelegenen Daten durch einen zugrunde liegenden Trend oder einfach nur zufällig auftretende Ereignisse verursacht werden, und versucht, die scheinbar zufälligen Daten zu erklären. Es werden mehrere Variablen verwendet, um die Daten genauer zu interpretieren.
BREAKING DOWN Zufallsfaktoranalyse
Random Factor Analysis wird häufig verwendet, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Pläne besser auf potenzielle oder tatsächliche Probleme zu konzentrieren. Wenn die Zufallsdaten durch einen zugrunde liegenden Trend oder ein zufälliges wiederkehrendes Ereignis verursacht werden, muss dieser Trend adressiert und entsprechend behoben werden. Betrachten Sie beispielsweise ein zufälliges Ereignis wie einen Vulkanausbruch. Der Umsatz mit Atemschutzmasken kann in die Höhe schnellen, und wenn jemand nur die Verkaufsdaten über einen Zeitraum von mehreren Jahren betrachtet, würde dies wie ein Ausreißer aussehen, aber die Analyse würde diese Daten diesem zufälligen Ereignis zuordnen.
Bei der Varianzanalyse, einer gängigen statistischen Technik, und verschiedenen anderen Methoden gibt es zwei Arten von Faktoren: feste Effekte und zufällige Effekte. Welcher Typ angemessen ist, hängt vom Kontext des Problems, den interessierenden Fragen und der Art der Datenerfassung ab.
Mit einem Faktor mit festem Effekt wurden Daten von allen Ebenen des interessierenden Faktors erfasst.
Zum Beispiel besteht der Zweck eines Experiments darin, die Wirkungen von drei spezifischen Dosierungen eines Arzneimittels auf die Reaktion zu vergleichen. "Dosierung" ist der Faktor; Die drei spezifischen Dosierungen im Experiment sind die Niveaus; es besteht keine Absicht, etwas über andere Dosierungen zu sagen.
Ein Zufallseffektfaktor enthält dann einen Faktor mit vielen möglichen Stufen. Das Interesse ist auf allen möglichen Ebenen, aber nur eine zufällige Stichprobe von Ebenen ist in den Daten enthalten.
Beispielsweise ist ein großer Hersteller von Widgets daran interessiert, die Auswirkung eines Maschinenbedieners auf die Qualität eines Endprodukts zu untersuchen. Der Forscher wählt eine zufällige Auswahl von Bedienern aus der großen Anzahl von Bedienern in den verschiedenen Einrichtungen aus, in denen die Widgets hergestellt werden. Der Faktor ist "Operator". Die Analyse schätzt nicht die Wirkung der einzelnen Operatoren in der Stichprobe, sondern die dem Faktor "Operator" zuzuschreibende Variabilität.
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