랜덤 요인 분석

랜덤 요인 분석이란 무엇입니까?

무작위 요인 분석은 무작위로 수집된 표본을 사용하여 기업의 산출물의 품질을 결정하는 데 사용되는 기술입니다. 이렇게 하면 품질 관리에 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있지만 무작위로 추출한 샘플을 사용하여 통계적 기법에만 기반을 둔 추론 품질이므로 오류율도 증가할 수 있습니다.

무작위 요인 분석은 또한 무작위 효과 모델을 참조할 수 있습니다. 이 모델은 외부 데이터가 기본 추세로 인해 발생했는지 아니면 단순히 무작위로 발생하는 이벤트와 명백히 무작위 데이터를 설명하려는 시도로 인해 발생했는지 여부를 해독하는 데 사용됩니다. 여러 변수를 사용하여 데이터를 보다 정확하게 해석합니다. 대조적으로 고정 분석에서는 특정 변수가 제어되거나 일정하게 유지됩니다.

랜덤 요인 분석의 이해

랜덤 요인 분석은 일반적으로 기업이 잠재적 또는 실제 문제에 대한 계획에 더 집중할 수 있도록 하는 데 사용됩니다. 무작위 데이터가 기본 추세 또는 무작위 반복 이벤트로 인해 발생한 경우 해당 추세를 해결하고 그에 따라 수정해야 합니다.

예를 들어, 화산 폭발과 같은 임의의 사건을 고려하십시오. 호흡 마스크 판매가 급증할 수 있으며 누군가가 다년간의 판매 데이터를 보면 이상치처럼 보일 수 있지만 분석은 이 데이터를 이 임의의 이벤트로 돌릴 것입니다.

인 분산 분석 (ANOVA) 및 기타 여러 방법론에는 고정 효과와 랜덤 효과의 두 가지 유형의 요인 모델이 있습니다. 적절한 유형은 문제의 컨텍스트, 관심 질문 및 데이터 수집 방법에 따라 다릅니다.

랜덤 요인 분석의 예

예를 들어, 실험의 목적이 관찰된 생물학적 반응에 대한 다양한 약물 용량의 영향을 비교하는 것이라고 가정합니다. 무작위 효과 요인은 많은 가능한 수준을 취할 수 있는 무작위로 추출된 일련의 복용량을 고려합니다. 가능한 모든 수준 중에서 무작위로 추출함으로써 가능한 모든 용량 수준을 평가하는 데 너무 많은 비용과 시간이 소요되기 때문에 분석을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

또 다른 예로, 대형 위젯 제조업체가 최종 제품의 품질에 대한 기계 작업자의 영향을 연구하는 데 관심이 있다고 가정합니다. 연구원은 위젯을 제조하는 다양한 시설에 있는 다수의 작업자로부터 작업자의 무작위 표본을 선택합니다. 분석에서는 표본에 있는 각 측정 시스템의 효과를 추정하지 않고 대신 측정 시스템에 기인하는 변동성을 추정합니다.

하이라이트

• 입력을 무작위 변수로 취급하는 무작위 효과로 알려진 통계적 추론의 한 형태를 나타낼 수도 있습니다.

• 무작위 요인 분석은 생산에서 무작위로 샘플링하여 회사의 생산 품질 수준을 결정하는 방법입니다.

• 랜덤 요인 분석은 특정 변수를 일정하게 유지하거나 사용 가능한 모든 단위를 설명하는 고정 요인 분석 또는 고정 효과와 대조될 수 있습니다.