ランダム因子分析

##ランダム因子分析とは何ですか？

ランダム因子分析は、ランダムに収集されたサンプルを使用して企業の出力の品質を判断するために使用される手法です。これにより、品質管理に必要な時間とコストが大幅に削減されますが、推定される品質はランダムに抽出されたサンプルを使用した統計手法のみに基づいているため、エラー率も高くなる可能性があります。

ランダム因子分析は、ランダム効果モデルを参照する場合もあります。これは、範囲外のデータが根本的な傾向によるものなのか、単にランダムに発生するイベントによるものなのかを解読し、明らかにランダムなデータを説明しようとするために使用されます。複数の変数を使用して、データをより正確に解釈します。対照的に、固定分析では、特定の変数が制御されるか、一定に保たれます。

##ランダム因子分析を理解する

ランダム因子分析は、企業が潜在的または実際の問題によりよく計画を集中できるようにするために一般的に使用されます。ランダムデータが根本的な傾向またはランダムに繰り返されるイベントによって引き起こされた場合、その傾向に対処し、それに応じて修正する必要があります。

たとえば、火山の噴火などのランダムなイベントについて考えてみます。呼吸用マスクの売り上げは急増する可能性があり、誰かが複数年にわたる売り上げデータを見ると、これは外れ値のように見えますが、分析ではこのデータはこのランダムなイベントに起因すると考えられます。

分散分析（ANOVA）、およびその他のいくつかの方法論には、固定効果とランダム効果の2種類の因子モデルがあります。どのタイプが適切かは、問題のコンテキスト、関心のある質問、およびデータの収集方法によって異なります。

##ランダム因子分析の例

たとえば、実験の目的が、観察された生物学的反応に対する薬物のさまざまな投与量の影響を比較することであるとしましょう。ランダム効果係数は、ランダムに抽出された一連の投与量を考慮し、多くの可能なレベルをとることができます。考えられるすべてのレベルからランダムに抽出することにより、考えられるすべての投与量レベルを評価するにはコストと時間がかかりすぎるため、分析をより効率的に行うことができます。

別の例として、ウィジェットの大手メーカーが、最終製品の品質に対する機械オペレーターの影響の調査に関心があると想定します。研究者は、ウィジェットを製造するさまざまな施設の多数のオペレーターからランダムなオペレーターのサンプルを選択します。分析では、サンプル内の各演算子の効果を推定しませんが、代わりに、演算子に起因する変動性を推定します。

##ハイライト

-また、入力を確率変数として扱う、ランダム効果として知られる統計的推論の形式を指す場合もあります。

-ランダム因子分析は、企業の生産からランダムにサンプリングすることにより、企業の出力の品質レベルを決定する方法です。

-ランダム因子分析は、特定の変数を一定に保つか、使用可能なすべての単位を説明する固定因子分析または固定効果と対比することができます。