Analisi casuale dei fattori

DEFINIZIONE di Analisi casuale dei fattori

L'analisi casuale dei fattori è una tecnica di analisi statistica utilizzata per determinare l'origine dei dati casuali in una raccolta di dati. L'analisi del fattore casuale viene utilizzata per decifrare se i dati periferici sono causati da una tendenza sottostante o semplicemente da eventi casuali e tentativi di spiegare i dati apparentemente casuali. Utilizza più variabili per interpretare più accuratamente i dati.

RIPARTIZIONE Analisi casuale dei fattori

L'analisi casuale dei fattori viene comunemente utilizzata per aiutare le aziende a focalizzare meglio i propri piani su problemi potenziali o reali. Se i dati casuali sono causati da una tendenza sottostante o da un evento ricorrente casuale, tale tendenza dovrà essere affrontata e risolta di conseguenza. Ad esempio, considera un evento casuale come un'eruzione vulcanica. Le vendite di maschere respiratorie possono salire alle stelle, e se qualcuno dovesse semplicemente guardare i dati delle vendite per un periodo pluriennale questo sembrerebbe un valore anomalo, ma l'analisi attribuirà questi dati a questo evento casuale.

In Analysis of Variance, una popolare tecnica statistica e diverse altre metodologie, esistono due tipi di fattori: effetti fissi ed effetti casuali. Il tipo appropriato dipende dal contesto del problema, dalle domande di interesse e da come vengono raccolti i dati.

Con un fattore di effetto fisso, i dati sono stati raccolti da tutti i livelli del fattore di interesse.

Ad esempio, lo scopo di un esperimento è di confrontare gli effetti di tre specifici dosaggi di un farmaco sulla risposta. "Dosaggio" è il fattore; i tre dosaggi specifici nell'esperimento sono i livelli; non c'è intenzione di dire nulla su altri dosaggi.

Un fattore di effetto casuale include quindi un fattore con molti livelli possibili. L'interesse è a tutti i livelli possibili, ma nei dati è incluso solo un campione casuale di livelli.

Ad esempio, un grande produttore di widget è interessato a studiare l'effetto di un operatore macchina sulla qualità di un prodotto finale. Il ricercatore seleziona un campione casuale di operatori tra il gran numero di operatori nelle varie strutture che producono i widget. Il fattore è "operatore". L'analisi non stimerà l'effetto di ciascuno degli operatori nel campione, ma stimerà invece la variabilità attribuibile al fattore "operatore".

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