DEFINISYON ng Random Factor Analysis
Ang Random factor analysis ay isang pamamaraan ng pagtatasa ng istatistika na ginamit upang matukoy ang pinagmulan ng random na data sa isang koleksyon ng data. Ang Random factor analysis ay ginagamit upang matukoy kung ang nakalabas na data ay sanhi ng isang kalakip na kalakaran o simpleng random na nagaganap na mga kaganapan at pagtatangka upang ipaliwanag ang tila random na data. Gumagamit ito ng maraming variable upang mas tumpak na bigyang-kahulugan ang data.
PAGBABALIK sa DOWN Random Factor Analysis
Karaniwang ginagamit ang Random factor analysis upang matulungan ang mga kumpanya na mas mahusay na ituon ang kanilang mga plano sa mga potensyal o aktwal na problema. Kung ang random na data ay sanhi ng isang kalakip na kalakaran o random na paulit-ulit na kaganapan, ang kalakaran na iyon ay kailangang matugunan at malutas nang naaayon. Halimbawa, isaalang-alang ang isang random na kaganapan tulad ng pagsabog ng bulkan. Ang pagbebenta ng mga maskara sa paghinga ay maaaring mag-skyrocket, at kung ang isang tao ay titingnan lamang ang data ng mga benta sa loob ng isang multi-taon na panahon na ito ay magmukhang isang outlier, ngunit ang pagtatasa ay maiuugnay ang data na ito sa random na kaganapan na ito.
Sa Pagsusuri ng Pagkakaiba-iba, isang tanyag na pamamaraan ng istatistika, at maraming iba pang mga pamamaraan, mayroong dalawang uri ng mga kadahilanan: naayos na mga epekto at random na mga epekto. Aling uri ang naaangkop ay nakasalalay sa konteksto ng problema, ang mga katanungan ng interes at kung paano natipon ang data.
Sa pamamagitan ng isang nakapirming kadahilanan ng epekto, ang data ay natipon mula sa lahat ng mga antas ng kadahilanan na interes.
Halimbawa, ang layunin ng isang eksperimento ay upang ihambing ang mga epekto ng tatlong tiyak na dosis ng isang gamot sa tugon. "Dosis" ang salik; ang tatlong tiyak na mga dosis sa eksperimento ay ang mga antas; walang intensyon na sabihin ang tungkol sa iba pang mga dosis.
Ang isang random na kadahilanan ng epekto pagkatapos ay nagsasama ng isang kadahilanan na may maraming mga posibleng antas. Ang interes ay nasa lahat ng posibleng mga antas, ngunit isang random na sample ng mga antas lamang ang kasama sa data.
Halimbawa, ang isang malaking tagagawa ng mga widget ay interesado sa pag-aralan ang epekto ng isang machine operator sa kalidad ng isang pangwakas na produkto. Pinili ng mananaliksik ang isang random na sample ng mga operator mula sa malaking bilang ng mga operator sa iba't ibang mga pasilidad na gumagawa ng mga widget. Ang kadahilanan ay "operator." Ang pagtatasa ay hindi matantya ang epekto ng bawat isa sa mga operator sa sample, ngunit sa halip ay tantiyahin ang pagkakaiba-iba na naiugnay sa kadahilanan na "operator."
