DEFINICIJA Analiza slučajnih faktora
Slučajna faktorska analiza je tehnika statističke analize koja se koristi za utvrđivanje podrijetla slučajnih podataka u zbirci podataka. Slučajna faktorska analiza koristi se za dešifriranje da li je vanjske podatke uzrokovano osnovnim trendom ili samo jednostavno slučajnim događajima koji se događaju i pokušava objasniti naizgled slučajne podatke. Koristi više varijabli za točnije tumačenje podataka.
BREAKING DOWN Analiza slučajnih faktora
Slučajna faktorska analiza obično se koristi kako bi se tvrtkama pomoglo da bolje usmjere svoje planove na potencijalne ili stvarne probleme. Ako je slučajni podatak uzrokovan osnovnim trendom ili slučajnim ponavljajućim događajem, taj će se trend trebati riješiti i ispraviti u skladu s tim. Na primjer, razmislite o slučajnom događaju, poput erupcije vulkana. Prodaja maski za disanje mogla bi naglo porasti i ako bi netko samo gledao podatke o prodaji tijekom višegodišnjeg razdoblja to bi izgledalo kao neobično, ali analiza bi te podatke pripisala ovom slučajnom događaju.
U analizi varijance, popularnoj statističkoj tehnici i nekoliko drugih metodologija, postoje dvije vrste faktora: fiksni učinci i slučajni učinci. Koja je vrsta prikladna ovisi o kontekstu problema, pitanjima koja su zanimljiva i kako se podaci prikupljaju.
Sa faktorom s fiksnim učinkom, podaci su prikupljeni sa svih razina čimbenika koji su od interesa.
Na primjer, svrha eksperimenta je usporedba učinaka triju specifičnih doza lijeka na odgovor. "Doziranje" je faktor; tri specifične doze u eksperimentu su razine; nema namjeru ništa reći o drugim dozama.
Faktor slučajnih učinaka tada uključuje faktor s mnogo mogućih razina. Interes je na svim mogućim razinama, ali samo je slučajni uzorak razina uključen u podatke.
Na primjer, veliki proizvođač widgeta zainteresiran je za proučavanje utjecaja strojara na kvalitetu konačnog proizvoda. Istraživač odabire slučajni uzorak operatera iz velikog broja operatera u različitim objektima koji proizvode widgete. Faktor je "operator". Analiza neće procijeniti učinak svakog operatora u uzorku, već će umjesto toga procijeniti varijabilnost koja se može pripisati faktoru "operater".
