Analyse de facteur aléatoire
L'analyse factorielle aléatoire est une technique d'analyse statistique utilisée pour déterminer l'origine des données aléatoires dans une collection de données. L'analyse factorielle aléatoire permet de déterminer si les données périphériques sont dues à une tendance sous-jacente ou simplement à des événements aléatoires et tente d'expliquer les données apparemment aléatoires. Il utilise plusieurs variables pour interpréter les données avec plus de précision.
BRISER Analyse Factorale Aléatoire
L'analyse factorielle aléatoire est couramment utilisée pour aider les entreprises à mieux cibler leurs projets sur des problèmes potentiels ou réels. Si les données aléatoires sont causées par une tendance sous-jacente ou un événement récurrent aléatoire, vous devrez traiter cette tendance et y remédier en conséquence. Par exemple, considérons un événement aléatoire tel qu'une éruption de volcan. Les ventes de masques respiratoires pourraient monter en flèche, et si quelqu'un devait simplement regarder les données des ventes sur une période de plusieurs années, cela ressemblerait à une valeur aberrante, mais l'analyse attribuerait ces données à cet événement aléatoire.
Dans l’Analyse de la variance, technique statistique courante et plusieurs autres méthodologies, il existe deux types de facteurs: les effets fixes et les effets aléatoires. Le type approprié dépend du contexte du problème, des questions d'intérêt et de la manière dont les données sont collectées.
Avec un facteur d’effet fixe, des données ont été rassemblées à tous les niveaux du facteur d’intérêt.
Par exemple, le but d'une expérience est de comparer les effets de trois dosages spécifiques d'un médicament sur la réponse. "Dosage" est le facteur; les trois dosages spécifiques dans l'expérience sont les niveaux; il n'y a aucune intention de dire quoi que ce soit à propos d'autres dosages.
Un facteur à effet aléatoire comprend alors un facteur avec plusieurs niveaux possibles. L'intérêt est à tous les niveaux possibles, mais seul un échantillon aléatoire de niveaux est inclus dans les données.
Par exemple, un grand fabricant de widgets est intéressé par l'étude de l'effet d'un opérateur de machine sur la qualité d'un produit final. Le chercheur sélectionne un échantillon aléatoire d’opérateurs parmi le grand nombre d’opérateurs des différentes installations qui fabriquent les widgets. Le facteur est "opérateur". L'analyse ne permettra pas d'estimer l'effet de chacun des opérateurs de l'échantillon, mais plutôt la variabilité attribuable au facteur "opérateur".
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