تحليل عامل عشوائي
ما هو تحليل العامل العشوائي؟
تحليل العوامل العشوائية هو أسلوب يستخدم لتحديد جودة إنتاج الشركة باستخدام عينة تم جمعها عشوائيًا. هذا يقلل بشكل كبير من الوقت والتكلفة اللازمين لمراقبة الجودة ، ولكن يمكن أن يزيد أيضًا من معدل الخطأ لأن الجودة المستنبطة تعتمد فقط على التقنيات الإحصائية باستخدام العينة المسحوبة عشوائيًا.
قد يشير تحليل العامل العشوائي أيضًا إلى نموذج التأثيرات العشوائية ، والذي يستخدم لفك ما إذا كانت البيانات الخارجية ناتجة عن اتجاه أساسي أو مجرد أحداث عشوائية تحدث ومحاولات لشرح البيانات التي تبدو عشوائية. يستخدم متغيرات متعددة لتفسير البيانات بشكل أكثر دقة. في المقابل ، مع التحليل الثابت ، يتم التحكم في بعض المتغيرات أو الاحتفاظ بها ثابتة.
فهم تحليل العامل العشوائي
يستخدم تحليل العوامل العشوائية بشكل شائع لمساعدة الشركات على تركيز خططها بشكل أفضل على المشكلات المحتملة أو الفعلية. إذا كانت البيانات العشوائية ناتجة عن اتجاه أساسي أو حدث متكرر عشوائي ، فسيلزم معالجة هذا الاتجاه ومعالجته وفقًا لذلك.
على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك حدثًا عشوائيًا مثل ثوران بركان. قد ترتفع مبيعات أقنعة التنفس بشكل كبير ، وإذا نظر شخص ما إلى بيانات المبيعات على مدار عدة سنوات ، فسيبدو هذا وكأنه غريب ، لكن التحليل سينسب هذه البيانات إلى هذا الحدث العشوائي.
في تحليل التباين (ANOVA) ، وهي تقنية إحصائية شائعة ، والعديد من المنهجيات الأخرى ، هناك نوعان من نماذج العوامل: التأثيرات الثابتة والتأثيرات العشوائية. يعتمد النوع المناسب على سياق المشكلة والأسئلة ذات الأهمية وكيفية جمع البيانات.
أمثلة على تحليل عامل عشوائي
على سبيل المثال ، لنفترض أن الغرض من التجربة هو مقارنة تأثيرات الجرعات المختلفة من دواء ما على الاستجابة البيولوجية التي تمت ملاحظتها. سيأخذ عامل التأثير العشوائي في الاعتبار سلسلة من الجرعات ، التي يتم رسمها عشوائيًا ، والتي يمكن أن تتخذ العديد من المستويات الممكنة. من خلال الرسم العشوائي من بين جميع المستويات الممكنة ، يمكن إجراء التحليل بشكل أكثر كفاءة لأنه سيكون مكلفًا للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً لتقييم كل مستوى جرعة ممكن.
كمثال آخر ، افترض أن شركة تصنيع كبيرة للأدوات مهتمة بدراسة تأثير مشغل الآلة على جودة المنتج النهائي. يختار الباحث عينة عشوائية من المشغلين من عدد كبير من المشغلين في مختلف المنشآت التي تصنع الأدوات. لن يقدّر التحليل تأثير كل من المشغلين في العينة ، ولكنه سيقدر بدلاً من ذلك التباين المنسوب إلى المشغلين.
يسلط الضوء
قد يشير أيضًا إلى أحد أشكال الاستدلال الإحصائي ، المعروف باسم التأثيرات العشوائية ، والذي يتعامل مع المدخلات كمتغيرات عشوائية.
تحليل العوامل العشوائية هو طريقة لتحديد مستوى جودة إنتاج الشركة عن طريق أخذ عينات عشوائية من إنتاجها.
يمكن مقارنة تحليل العوامل العشوائية بتحليل العوامل الثابتة ، أو التأثيرات الثابتة ، التي تحافظ على متغيرات معينة ثابتة أو حسابات لكل وحدة متاحة.
