Analyse factorielle aléatoire
Qu'est-ce que l'analyse factorielle aléatoire ?
L'analyse factorielle aléatoire est une technique utilisée pour déterminer la qualité de la production d'une entreprise à l'aide d'un échantillon prélevé au hasard. Cela réduit considérablement le temps et le coût nécessaires au contrôle de la qualité, mais peut également augmenter le taux d'erreur car la qualité déduite est basée uniquement sur des techniques statistiques utilisant l'échantillon tiré au hasard.
L'analyse factorielle aléatoire peut également faire référence à un modèle à effets aléatoires, qui est utilisé pour déchiffrer si les données aberrantes sont causées par une tendance sous-jacente ou simplement par des événements aléatoires et tentent d'expliquer les données apparemment aléatoires. Il utilise plusieurs variables pour interpréter plus précisément les données. En revanche, avec une analyse fixe, certaines variables sont contrôlées ou maintenues constantes.
Comprendre l'analyse factorielle aléatoire
L'analyse factorielle aléatoire est couramment utilisée pour aider les entreprises à mieux concentrer leurs plans sur les problèmes potentiels ou réels. Si les données aléatoires sont causées par une tendance sous-jacente ou un événement récurrent aléatoire, cette tendance devra être traitée et corrigée en conséquence.
Par exemple, considérons un événement aléatoire tel qu'une éruption volcanique. Les ventes de masques respiratoires peuvent monter en flèche, et si quelqu'un regardait simplement les données de vente 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 (ANOVA), une technique statistique populaire, et plusieurs autres méthodologies, il existe deux types de modèles factoriels : 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 recueillies.
Exemples d'analyse factorielle aléatoire
Par exemple, disons que le but d'une expérience est de comparer les effets de différentes doses d'un médicament sur la réponse biologique observée. Un facteur d'effet aléatoire considérerait une série de doses, tirées au hasard, qui peuvent prendre plusieurs niveaux possibles. En tirant au hasard parmi tous les niveaux possibles, l'analyse peut être entreprise plus efficacement car il serait beaucoup trop coûteux et trop long d'évaluer chaque niveau de dosage possible.
Comme autre exemple, supposons qu'un grand fabricant de widgets souhaite étudier l'effet d'un opérateur de machine sur la qualité d'un produit final. Le chercheur sélectionne un échantillon aléatoire d'opérateurs parmi un grand nombre d'opérateurs dans les différentes installations qui fabriquent les widgets. L'analyse n'estimera pas l'effet de chacun des opérateurs de l'échantillon, mais estimera plutôt la variabilité attribuable aux opérateurs.
Points forts
Il peut également faire référence à une forme d'inférence statistique, connue sous le nom d'effets aléatoires, qui traite les entrées comme des variables aléatoires.
L'analyse factorielle aléatoire est un moyen de déterminer le niveau de qualité de la production d'une entreprise en procédant à un échantillonnage aléatoire de sa production.
L'analyse factorielle aléatoire peut être comparée à l'analyse factorielle fixe, ou effets fixes, qui maintient certaines variables constantes ou tient compte de chaque unité disponible.
