Análise de fator aleatório

O que é análise de fator aleatório?

A análise de fator aleatório, ou efeitos aleatórios, é uma técnica estatística usada para determinar a origem dos dados em uma amostra coletada aleatoriamente. A análise de fator aleatório é usada para decifrar se os dados periféricos são causados ​​por uma tendência subjacente ou apenas eventos de ocorrência aleatória e tentativas de explicar os dados aparentemente aleatórios. Ele usa várias variáveis ​​para interpretar os dados com mais precisão.

Com efeitos fixos, os dados foram coletados de todos os níveis do fator de interesse.

Compreendendo a análise de fator aleatório

A análise de fator aleatório 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 evento recorrente aleatório, essa tendência precisará ser tratada e corrigida de acordo. Por exemplo, considere um evento aleatório, como uma erupção de um vulcão. As vendas de máscaras de respiração podem disparar, e se alguém apenas olhasse os dados de vendas em um período de vários anos, isso pareceria um valor atípico, mas a análise atribuiria esses dados a esse evento aleatório.

Na análise de variância (ANOVA), 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.

Exemplos de análise de fator aleatório

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 então 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 entre o 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 sim estimará a variabilidade atribuível ao fator “operador”.