Zufallsfaktoranalyse
Was ist Zufallsfaktoranalyse?
Die Zufallsfaktoranalyse oder Zufallseffekte ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um die Herkunft von Daten in einer zufällig gesammelten Stichprobe zu bestimmen. Die Zufallsfaktoranalyse wird verwendet, um zu entschlüsseln, ob die abweichenden Daten durch einen zugrunde liegenden Trend oder einfach nur zufällig auftretende Ereignisse verursacht werden und versucht, die scheinbar zufälligen Daten zu erklären. Es verwendet mehrere Variablen, um die Daten genauer zu interpretieren.
Bei festen Effekten wurden Daten aus allen Ebenen des interessierenden Faktors gesammelt.
Die Zufallsfaktoranalyse verstehen
Die Zufallsfaktoranalyse wird häufig verwendet, um Unternehmen zu helfen, ihre Pläne besser auf potenzielle oder tatsächliche Probleme auszurichten. Wenn die Zufallsdaten durch einen zugrunde liegenden Trend oder ein zufälliges wiederkehrendes Ereignis verursacht werden, muss dieser Trend entsprechend angegangen und behoben werden. Betrachten Sie beispielsweise ein zufälliges Ereignis wie einen Vulkanausbruch. Der Verkauf von Atemschutzmasken könnte in die Höhe schnellen, und wenn jemand nur die Verkaufsdaten über einen mehrjährigen Zeitraum betrachtet, würde dies wie ein Ausreißer aussehen, aber die Analyse würde diese Daten diesem zufälligen Ereignis zuordnen.
Bei der Varianzanalyse (ANOVA), einer beliebten statistischen Technik, und mehreren anderen Methoden gibt es zwei Arten von Faktoren: feste Effekte und zufällige Effekte. Welcher Typ geeignet ist, hängt vom Kontext des Problems, den interessierenden Fragen und der Art der Datenerhebung ab.
Beispiele für die Zufallsfaktoranalyse
Der Zweck eines Experiments besteht beispielsweise darin, die Auswirkungen 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 ist nicht beabsichtigt, etwas über andere Dosierungen zu sagen.
Ein Zufallseffektfaktor umfasst dann einen Faktor mit vielen möglichen Stufen. Das Interesse besteht auf allen möglichen Ebenen, aber nur eine zufällige Stichprobe von Ebenen ist in den Daten enthalten.
Ein großer Hersteller von Widgets ist beispielsweise daran interessiert, den Einfluss eines Maschinenbedieners auf die Qualität eines Endprodukts zu untersuchen. Der Forscher wählt eine Zufallsstichprobe von Betreibern aus der großen Zahl von Betreibern in den verschiedenen Einrichtungen aus, die die Widgets herstellen. Der Faktor ist „Operator“. Die Analyse schätzt nicht die Wirkung jedes der Operatoren in der Stichprobe, sondern schätzt stattdessen die Variabilität, die dem Faktor „Operator“ zuzuschreiben ist.