นิยามการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่ม

การวิเคราะห์ปัจจัยสุ่มคืออะไร?

การวิเคราะห์ปัจจัยสุ่มหรือผลกระทบแบบสุ่มเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการกำหนดที่มาของข้อมูลในตัวอย่างที่รวบรวมแบบสุ่ม การวิเคราะห์ปัจจัยสุ่มใช้เพื่อถอดรหัสว่าข้อมูลภายนอกเกิดจากแนวโน้มพื้นฐานหรือเพียงแค่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแบบสุ่มและพยายามอธิบายข้อมูลสุ่มที่เห็นได้ชัด ใช้ตัวแปรหลายตัวในการตีความข้อมูลได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ด้วยเอฟเฟกต์คงที่ รวบรวมข้อมูลจากทุกระดับของปัจจัยที่น่าสนใจ

การทำความเข้าใจการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่ม

การวิเคราะห์ปัจจัยสุ่มมักใช้เพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ มุ่งเน้นแผนของตนเกี่ยวกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นหรือปัญหาที่เกิดขึ้นจริงได้ดีขึ้น หากข้อมูลสุ่มเกิดจากแนวโน้มพื้นฐานหรือเหตุการณ์ที่เกิดซ้ำแบบสุ่ม เทรนด์นั้นจะต้องได้รับการแก้ไขและแก้ไขตามนั้น ตัวอย่างเช่น พิจารณาเหตุการณ์สุ่มเช่นภูเขาไฟระเบิด ยอดขายหน้ากากช่วยหายใจอาจพุ่งสูงขึ้น และถ้ามีคนดูข้อมูลการขายผ่าน a ระยะเวลาหลายปีนี้จะดูเหมือนค่าผิดปกติ แต่การวิเคราะห์จะระบุข้อมูลนี้เพื่อสิ่งนี้ เหตุการณ์สุ่ม

ใน การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) ซึ่งเป็นเทคนิคทางสถิติที่ได้รับความนิยม และวิธีการอื่นๆ อีกหลายวิธี มีปัจจัยสองประเภท: เอฟเฟกต์คงที่และเอฟเฟกต์แบบสุ่ม ประเภทใดที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับบริบทของปัญหา คำถามที่น่าสนใจ และวิธีการรวบรวมข้อมูล

ตัวอย่างการวิเคราะห์ปัจจัยสุ่ม

ตัวอย่างเช่น จุดประสงค์ของการทดลองคือเพื่อเปรียบเทียบผลกระทบของปริมาณยาที่จำเพาะสามปริมาณต่อการตอบสนอง "ปริมาณ" เป็นปัจจัย สามโดสเฉพาะในการทดลองคือระดับ; ไม่มีเจตนาจะพูดอะไรเกี่ยวกับโดสอื่น

ปัจจัยเอฟเฟกต์แบบสุ่มจะรวมปัจจัยที่มีระดับที่เป็นไปได้มากมาย ความสนใจอยู่ที่ระดับที่เป็นไปได้ทั้งหมด แต่จะมีการรวมตัวอย่างระดับสุ่มในข้อมูลเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตวิดเจ็ตรายใหญ่สนใจที่จะศึกษาผลกระทบของผู้ควบคุมเครื่องจักรที่มีต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ผู้วิจัยจะสุ่มตัวอย่างผู้ปฏิบัติงานจากผู้ปฏิบัติงานจำนวนมากในสถานที่ต่างๆ ที่ผลิตวิดเจ็ต ปัจจัยคือ "ตัวดำเนินการ" การวิเคราะห์จะไม่ประมาณการผลกระทบของตัวดำเนินการแต่ละตัวในตัวอย่าง แต่จะประมาณการความแปรปรวนของปัจจัย "ตัวดำเนินการ" แทน.