Análisis factorial aleatorio
El análisis factorial aleatorio es una técnica de análisis estadístico utilizada para determinar el origen de datos aleatorios en una recopilación de datos. El análisis de factores aleatorios se utiliza para descifrar si los datos periféricos son causados por una tendencia subyacente o simplemente por eventos aleatorios e intenta explicar los datos aparentemente aleatorios. Utiliza múltiples variables para interpretar los datos con mayor precisión.
Análisis de factores aleatorios
El análisis factorial aleatorio se usa comúnmente para ayudar a las empresas a enfocar mejor sus planes en problemas potenciales o reales. Si los datos aleatorios son causados por una tendencia subyacente o un evento recurrente aleatorio, esa tendencia deberá abordarse y corregirse en consecuencia. Por ejemplo, considere un evento aleatorio como la erupción de un volcán. Las ventas de máscaras para respirar pueden dispararse, y si alguien solo mirara los datos de ventas durante un período de varios años, esto parecería un valor atípico, pero el análisis atribuiría estos datos a este evento aleatorio.
En Analysis of Varnce, una técnica estadística popular, y varias otras metodologías, hay dos tipos de factores: efectos fijos y efectos aleatorios. El tipo apropiado depende del contexto del problema, las preguntas de interés y cómo se recopilan los datos.
Con un factor de efecto fijo, se han recopilado datos de todos los niveles del factor que es de interés.
Por ejemplo, el propósito de un experimento es comparar los efectos de tres dosis específicas de un medicamento en la respuesta. La "dosificación" es el factor; Las tres dosis específicas en el experimento son los niveles; No hay intención de decir nada sobre otras dosis.
Un factor de efecto aleatorio incluye un factor con muchos niveles posibles. El interés está en todos los niveles posibles, pero solo se incluye una muestra aleatoria de niveles en los datos.
Por ejemplo, un gran fabricante de widgets está interesado en estudiar el efecto de un operador de máquina en la calidad de un producto final. El investigador selecciona una muestra aleatoria de operadores de la gran cantidad de operadores en las diversas instalaciones que fabrican los widgets. El factor es "operador". El análisis no estimará el efecto de cada uno de los operadores en la muestra, sino que estimará la variabilidad atribuible al factor "operador".
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