ランダム因子分析の定義

ランダム因子分析とは何ですか？

ランダム因子分析、またはランダム効果は、ランダムに収集されたサンプルのデータの出所を決定するために使用される統計手法です。 ランダム因子分析は、範囲外のデータが根本的な傾向によって引き起こされているのか、単にランダムに発生しているイベントによって引き起こされているのかを解読し、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。

固定効果により、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。

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ている場合、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が急増する可能性があります。誰かが売り上げデータを確認するだけの場合は、 複数年の期間これは外れ値のように見えますが、分析はこのデータをこれに帰するでしょう ランダムイベント。

の 分散分析 （ANOVA）、一般的な統計手法、および他のいくつかの方法論には、固定効果と変量効果の2つのタイプの要因があります。 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。

ランダム因子分析の例

たとえば、実験の目的は、反応に対する3つの特定の投薬量の薬剤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。

変量効果因子には、多くの可能なレベルの因子が含まれます。 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調査することに関心を持っています。 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「オペレーター」です。 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、因子「演算子」に起因する変動性を推定します。