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”.