Analisi fattoriale casuale
Che cos'è l'analisi fattoriale casuale?
L'analisi fattoriale casuale è una tecnica utilizzata per determinare la qualità dell'output di un'impresa utilizzando un campione raccolto in modo casuale. Ciò riduce notevolmente il tempo e i costi necessari per il controllo di qualità , ma può anche aumentare il tasso di errore poiché la qualità dedotta si basa solo su tecniche statistiche che utilizzano il campione estratto casualmente.
L'analisi dei fattori casuali può anche fare riferimento a un modello a effetti casuali, che viene utilizzato per decifrare se i dati periferici sono causati da una tendenza sottostante o semplicemente semplicemente eventi che si verificano casualmente e tenta di spiegare i dati apparentemente casuali. Utilizza più variabili per interpretare i dati in modo più accurato. Al contrario, con l'analisi fissa, alcune variabili vengono controllate o mantenute costanti.
Comprendere l'analisi dei fattori casuali
L'analisi fattoriale casuale è comunemente usata per aiutare le aziende a focalizzare meglio i loro piani su problemi potenziali o reali. Se i dati casuali sono causati da una tendenza sottostante o da un evento casuale ricorrente, tale tendenza dovrà essere affrontata e risolta di conseguenza.
Ad esempio, considera un evento casuale come un'eruzione di un vulcano. Le vendite di maschere respiratorie possono salire alle stelle e se qualcuno si limitasse a guardare i dati di vendita su un periodo di più anni, questo sembrerebbe un valore anomalo, ma l'analisi attribuirebbe questi dati a questo evento casuale.
Nell'analisi della varianza (ANOVA), una tecnica statistica popolare e in molte altre metodologie, esistono due tipi di modelli fattoriali: effetti fissi ed effetti casuali. Il tipo appropriato dipende dal contesto del problema, dalle domande di interesse e da come vengono raccolti i dati.
Esempi di analisi fattoriale casuale
Ad esempio, supponiamo che lo scopo di un esperimento sia confrontare gli effetti di diversi dosaggi di un farmaco sulla risposta biologica osservata. Un fattore di effetto casuale prenderebbe in considerazione una serie di dosaggi, estratti a caso, che possono assumere molti livelli possibili. Disegnando casualmente tra tutti i livelli possibili, l'analisi può essere intrapresa in modo più efficiente poiché sarebbe troppo costoso e richiederebbe tempo per valutare ogni possibile livello di dosaggio.
Come altro esempio, supponiamo che un grande produttore di widget sia interessato a studiare l'effetto di un operatore di macchina sulla qualità di un prodotto finale. Il ricercatore seleziona un campione casuale di operatori da un gran numero di operatori presso le varie strutture che producono i widget. L'analisi non valuterà l'effetto di ciascuno degli operatori del campione, ma valuterà invece la variabilità attribuibile agli operatori.
Mette in risalto
Può anche riferirsi a una forma di inferenza statistica, nota come effetti casuali, che tratta gli input come variabili casuali.
L'analisi fattoriale casuale è un modo per determinare il livello di qualità della produzione di un'impresa campionando casualmente dalla sua produzione.
L'analisi fattoriale casuale può essere confrontata con l'analisi fattoriale fissa, o effetti fissi, che mantiene determinate variabili costanti o tiene conto di ogni unità disponibile.
