यादृच्छिक कारक विश्लेषण

यादृच्छिक कारक विश्लेषण क्या है?

यादृच्छिक कारक विश्लेषण एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग यादृच्छिक रूप से एकत्र किए गए नमूने का उपयोग करके किसी फर्म के आउटपुट की गुणवत्ता निर्धारित करने के लिए किया जाता है। यह गुणवत्ता नियंत्रण के लिए आवश्यक समय और लागत को बहुत कम करता है, लेकिन त्रुटि दर को भी बढ़ा सकता है क्योंकि अनुमानित गुणवत्ता केवल यादृच्छिक रूप से तैयार किए गए नमूने का उपयोग करके सांख्यिकीय तकनीकों पर आधारित होती है।

यादृच्छिक कारक विश्लेषण एक यादृच्छिक प्रभाव मॉडल का भी उल्लेख कर सकता है, जिसका उपयोग यह समझने के लिए किया जाता है कि क्या बाहरी डेटा एक अंतर्निहित प्रवृत्ति के कारण होता है या बस यादृच्छिक रूप से होने वाली घटनाओं और स्पष्ट रूप से यादृच्छिक डेटा की व्याख्या करने का प्रयास करता है। यह डेटा की अधिक सटीक व्याख्या करने के लिए कई चर का उपयोग करता है। इसके विपरीत, निश्चित विश्लेषण के साथ, कुछ चरों को नियंत्रित किया जाता है या स्थिर रखा जाता है।

यादृच्छिक कारक विश्लेषण को समझना

रैंडम कारक विश्लेषण आमतौर पर कंपनियों को संभावित या वास्तविक समस्याओं पर अपनी योजनाओं को बेहतर ढंग से केंद्रित करने में मदद करने के लिए उपयोग किया जाता है। यदि यादृच्छिक डेटा एक अंतर्निहित प्रवृत्ति या यादृच्छिक पुनरावर्ती घटना के कारण होता है, तो उस प्रवृत्ति को संबोधित करने और तदनुसार उपचार करने की आवश्यकता होगी।

उदाहरण के लिए, एक यादृच्छिक घटना पर विचार करें जैसे ज्वालामुखी विस्फोट। सांस लेने वाले मास्क की बिक्री आसमान छू सकती है, और अगर कोई व्यक्ति बहु-वर्ष की अवधि में बिक्री के आंकड़ों को देखता है, तो यह एक बाहरी जैसा लगेगा, लेकिन विश्लेषण इस डेटा को इस यादृच्छिक घटना के लिए जिम्मेदार ठहराएगा।

विचरण के विश्लेषण ( ANOVA), एक लोकप्रिय सांख्यिकीय तकनीक और कई अन्य पद्धतियों में, दो प्रकार के कारक मॉडल हैं: निश्चित प्रभाव और यादृच्छिक प्रभाव। कौन सा प्रकार उपयुक्त है यह समस्या के संदर्भ, रुचि के प्रश्नों और डेटा को कैसे एकत्र किया जाता है, इस पर निर्भर करता है।

यादृच्छिक कारक विश्लेषण के उदाहरण

उदाहरण के लिए, मान लें कि एक प्रयोग का उद्देश्य किसी दवा की विभिन्न खुराकों के प्रभावों की तुलना जैविक प्रतिक्रिया पर करना है। एक यादृच्छिक प्रभाव कारक यादृच्छिक रूप से खींची गई खुराक की एक श्रृंखला पर विचार करेगा, जो कई संभावित स्तरों पर ले सकता है। सभी संभावित स्तरों में से बेतरतीब ढंग से ड्राइंग करके, विश्लेषण अधिक कुशलता से किया जा सकता है क्योंकि यह हर संभव खुराक स्तर का मूल्यांकन करने के लिए बहुत महंगा और समय लेने वाला होगा।

एक अन्य उदाहरण के रूप में, मान लें कि विगेट्स का एक बड़ा निर्माता अंतिम उत्पाद की गुणवत्ता पर मशीन ऑपरेटर के प्रभाव का अध्ययन करने में रुचि रखता है। शोधकर्ता बड़ी संख्या में ऑपरेटरों से विजेट बनाने वाली विभिन्न सुविधाओं में ऑपरेटरों के यादृच्छिक नमूने का चयन करता है। विश्लेषण नमूने में प्रत्येक ऑपरेटर के प्रभाव का अनुमान नहीं लगाएगा, बल्कि इसके बजाय ऑपरेटरों के कारण परिवर्तनशीलता का अनुमान लगाएगा।

हाइलाइट्स

• यह सांख्यिकीय अनुमान के एक रूप को भी संदर्भित कर सकता है, जिसे यादृच्छिक प्रभाव के रूप में जाना जाता है, जो इनपुट को यादृच्छिक चर के रूप में मानता है।

• यादृच्छिक कारक विश्लेषण किसी फर्म के उत्पादन से यादृच्छिक रूप से नमूना लेकर उसके उत्पादन की गुणवत्ता के स्तर को निर्धारित करने का एक तरीका है।

• यादृच्छिक कारक विश्लेषण को निश्चित कारक विश्लेषण, या निश्चित प्रभावों से अलग किया जा सकता है, जिसमें कुछ चर स्थिर होते हैं या प्रत्येक उपलब्ध इकाई के लिए खाते हैं।