تعريف تحليل عامل عشوائي
تحليل العوامل العشوائية هو أسلوب تحليل إحصائي يستخدم لتحديد أصل البيانات العشوائية في جمع البيانات. يتم استخدام تحليل العوامل العشوائية لفك تشفير ما إذا كانت البيانات الخارجية ناتجة عن اتجاه أساسي أو مجرد أحداث عشوائية عشوائية ومحاولات لشرح البيانات العشوائية الظاهرة. يستخدم متغيرات متعددة لتفسير البيانات بشكل أكثر دقة.
كسر أسفل تحليل عامل عشوائي
يشيع استخدام تحليل العوامل العشوائية لمساعدة الشركات على تركيز خططها بشكل أفضل على المشاكل المحتملة أو الفعلية. إذا كانت البيانات العشوائية ناتجة عن اتجاه أساسي أو حدث متكرر عشوائي ، فسوف يتعين معالجة هذا الاتجاه ومعالجته وفقًا لذلك. على سبيل المثال ، فكر في حدث عشوائي مثل ثوران بركان. قد ترتفع مبيعات أقنعة التنفس ، وإذا نظر شخص ما إلى بيانات المبيعات على مدار فترة متعددة السنوات ، فسيبدو ذلك وكأنه أمر غريب ، لكن التحليل سيعزو هذه البيانات إلى هذا الحدث العشوائي.
في تحليل التباين ، أسلوب إحصائي شائع ، والعديد من المنهجيات الأخرى ، هناك نوعان من العوامل: التأثيرات الثابتة والتأثيرات العشوائية. يعتمد النوع المناسب على سياق المشكلة ، والأسئلة ذات الاهتمام ، وكيفية جمع البيانات.
باستخدام عامل التأثير الثابت ، تم جمع البيانات من جميع مستويات العامل المهم.
على سبيل المثال ، الغرض من التجربة هو مقارنة آثار ثلاث جرعات محددة من الدواء على الاستجابة. "الجرعة" هي العامل ؛ الجرعات الثلاثة المحددة في التجربة هي المستويات ؛ لا توجد نية لقول أي شيء عن جرعات أخرى.
ثم يتضمن عامل التأثير العشوائي عاملًا به العديد من المستويات الممكنة. الاهتمام على جميع المستويات الممكنة ، ولكن يتم تضمين عينة عشوائية فقط من المستويات في البيانات.
على سبيل المثال ، يهتم مصنّع الأدوات المصغّرة الكبير بدراسة تأثير مشغل الجهاز على جودة المنتج النهائي. يختار الباحث عينة عشوائية من المشغلين من عدد كبير من المشغلين في مختلف المنشآت التي تصنع الحاجيات. العامل هو "المشغل". لن يقوم التحليل بتقدير تأثير كل من المشغلين في العينة ، ولكن بدلاً من ذلك سيقدر التباين المنسوب إلى عامل "المشغل".
