DÉFINITION de l'analyse des facteurs aléatoires
L'analyse factorielle aléatoire est une technique d'analyse statistique utilisée pour déterminer l'origine des données aléatoires dans une collecte de données. L'analyse factorielle aléatoire est utilisée pour déchiffrer si les données périphériques sont causées par une tendance sous-jacente ou tout simplement des événements aléatoires et tentent d'expliquer les données apparemment aléatoires. Il utilise plusieurs variables pour interpréter plus précisément les données.
RÉPARTITION Analyse factorielle aléatoire
L'analyse factorielle aléatoire est couramment utilisée pour aider les entreprises à mieux concentrer leurs plans sur les problèmes potentiels ou réels. Si les données aléatoires sont causées par une tendance sous-jacente ou un événement récurrent aléatoire, cette tendance devra être traitée et corrigée en conséquence. Par exemple, considérons un événement aléatoire tel qu'une éruption volcanique. Les ventes de masques respiratoires peuvent monter en flèche, et si quelqu'un devait simplement regarder les données de vente sur une période de plusieurs années, cela ressemblerait à une valeur aberrante, mais l'analyse attribuerait ces données à cet événement aléatoire.
Dans l'analyse de la variance, une technique statistique populaire, et plusieurs autres méthodologies, il existe deux types de facteurs: les effets fixes et les effets aléatoires. Le type approprié dépend du contexte du problème, des questions d'intérêt et de la manière dont les données sont collectées.
Avec un facteur d'effet fixe, des données ont été recueillies à tous les niveaux du facteur qui nous intéresse.
Par exemple, le but d'une expérience est de comparer les effets de trois dosages spécifiques d'un médicament sur la réponse. Le "dosage" est le facteur; les trois dosages spécifiques dans l'expérience sont les niveaux; il n'y a aucune intention de dire quoi que ce soit au sujet d'autres dosages.
Un facteur d'effet aléatoire comprend alors un facteur avec de nombreux niveaux possibles. L'intérêt est à tous les niveaux possibles, mais seul un échantillon aléatoire de niveaux est inclus dans les données.
Par exemple, un grand fabricant de widgets s'intéresse à l'étude de l'effet d'un opérateur de machine sur la qualité d'un produit final. Le chercheur sélectionne un échantillon aléatoire d'opérateurs parmi le grand nombre d'opérateurs des différentes installations qui fabriquent les widgets. Le facteur est "opérateur". L'analyse n'évaluera pas l'effet de chacun des opérateurs de l'échantillon, mais estimera plutôt la variabilité attribuable au facteur «opérateur».
