随机因素分析

什么是随机因子分析？

随机因素分析是一种使用随机收集的样本来确定公司产出质量的技术。这大大减少了质量控制所需的时间和成本，但也会增加错误率，因为推断的质量仅基于使用随机抽取样本的统计技术。

随机因素分析也可以指随机效应模型，该模型用于破译异常数据是由潜在趋势引起的还是仅仅是随机发生的事件，并试图解释明显的随机数据。它使用多个变量来更准确地解释数据。相反，在固定分析中，某些变量是受控的或保持不变的。

了解随机因子分析

随机因素分析通常用于帮助公司更好地将计划重点放在潜在或实际问题上。如果随机数据是由潜在趋势或随机重复事件引起的，则需要相应地处理和纠正该趋势。

例如，考虑一个随机事件，例如火山喷发。呼吸面罩的销量可能会飙升，如果有人只看多年的销售数据，这看起来像是一个异常值，但分析会将这些数据归因于这个随机事件。

在方差分析(ANOVA)、一种流行的统计技术和其他几种方法中，有两种类型的因子模型：固定效应和随机效应。哪种类型合适取决于问题的背景、感兴趣的问题以及数据的收集方式。

随机因子分析示例

例如，假设实验的目的是比较不同剂量的药物对观察到的生物反应的影响。随机效应因素将考虑一系列随机抽取的剂量，这些剂量可能具有许多可能的水平。通过从所有可能的剂量水平中随机抽取，可以更有效地进行分析，因为评估每个可能的剂量水平将过于昂贵和耗时。

再举一个例子，假设一家大型小部件制造商对研究机器操作员对最终产品质量的影响感兴趣。研究人员从制造小部件的各种设施的大量操作员中随机选择操作员样本。该分析不会估计样本中每个操作员的影响，而是会估计归因于操作员的可变性。

＃＃ 强调

• 它也可能指一种统计推断形式，称为随机效应，将输入视为随机变量。

• 随机因素分析是一种通过从生产中随机抽样来确定公司产出质量水平的方法。

• 随机因子分析可以与固定因子分析或固定效应形成对比，后者将某些变量保持不变或考虑每个可用单位。