Análise Fatorial Aleatória
A análise fatorial aleatória é uma técnica de análise estatística usada para determinar a origem dos dados aleatórios em uma coleta de dados. A análise fatorial aleatória é usada para decifrar se os dados externos são causados por uma tendência subjacente ou simplesmente por eventos aleatórios e tentam explicar os dados aparentemente aleatórios. Ele usa várias variáveis para interpretar com mais precisão os dados.
Análise de fatores aleatórios
A análise fatorial aleatória é comumente usada para ajudar as empresas a focar melhor seus planos em problemas potenciais ou reais. Se os dados aleatórios forem causados por uma tendência subjacente ou por um evento recorrente aleatório, essa tendência precisará ser tratada e corrigida de acordo. Por exemplo, considere um evento aleatório como uma erupção do vulcão. As vendas de máscaras respiratórias podem disparar, e se alguém olhasse para os dados de vendas durante um período de vários anos, isso pareceria um erro, mas a análise atribuiria esses dados a esse evento aleatório.
Em Analysis of Variance, uma técnica estatística popular e várias outras metodologias, existem dois tipos de fatores: efeitos fixos e efeitos aleatórios. O tipo apropriado depende do contexto do problema, das questões de interesse e de como os dados são coletados.
Com um fator de efeito fixo, foram coletados dados de todos os níveis do fator de seu interesse.
Por exemplo, o objetivo de um experimento é comparar os efeitos de três dosagens específicas de um medicamento na resposta. "Dosagem" é o fator; as três dosagens específicas no experimento são os níveis; não há intenção de dizer nada sobre outras dosagens.
Um fator de efeito aleatório inclui um fator com muitos níveis possíveis. O interesse está em todos os níveis possíveis, mas apenas uma amostra aleatória de níveis é incluída nos dados.
Por exemplo, um grande fabricante de widgets está interessado em estudar o efeito de um operador de máquina na qualidade de um produto final. O pesquisador seleciona uma amostra aleatória de operadores do grande número de operadores nas várias instalações que fabricam os widgets. O fator é "operador". A análise não estimará o efeito de cada um dos operadores na amostra, mas estimará a variabilidade atribuível ao fator "operador".
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