ランダム因子分析

ランダム因子分析の定義

ランダムファクター分析は、データコレクション内のランダムデータの起源を特定するために使用される統計分析手法です。 ランダム要因分析は、外れ値のデータが基になるトレンドに起因するのか、単にランダムに発生するイベントに起因するのかを解読するために使用され、明らかにランダムなデータの説明を試みます。 複数の変数を使用して、データをより正確に解釈します。

ランダム因子分析の分析

ランダムファクター分析は、一般的に、企業が潜在的または実際の問題に計画を集中できるようにするために使用されます。 基になるトレンドまたはランダムな繰り返しイベントがランダムデータの原因である場合、そのトレンドに対処し、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を考えてみましょう。 呼吸用マスクの販売は急増する可能性があり、誰かが複数年の期間にわたって販売データを見ると、これは異常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します。

人気のある統計手法である分散分析、および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種類の要因があります。 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。

固定された効果係数により、関心のある因子のすべてのレベルからデータが収集されました。

たとえば、実験の目的は、応答に対する特定の3種類の薬物の効果を比較することです。 「投与量」が要因です。 実験における3つの特定の投与量はレベルです。 他の投与量について何も言うつもりはありません。

ランダム効果因子には、多くの可能なレベルを持つ因子が含まれます。 関心はすべての可能なレベルにありますが、レベルのランダムなサンプルのみがデータに含まれています。

たとえば、ウィジェットの大手メーカーは、最終製品の品質に対する機械オペレーターの影響を研究することに関心があります。 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。 要因は「演算子」です。 分析では、サンプル内の各演算子の効果は推定されませんが、代わりに、因子「演算子」に起因する変動性が推定されます。