यादृच्छिक कारक विश्लेषण

यादृच्छिक कारक विश्लेषण क्या है?

यादृच्छिक कारक विश्लेषण, या यादृच्छिक प्रभाव, एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग यादृच्छिक रूप से एकत्रित नमूने में डेटा की उत्पत्ति को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। रैंडम फ़ैक्टर विश्लेषण का उपयोग यह समझने के लिए किया जाता है कि आउटलाइंग डेटा एक अंतर्निहित प्रवृत्ति के कारण होता है या केवल यादृच्छिक रूप से होने वाली घटनाओं और स्पष्ट रूप से यादृच्छिक डेटा की व्याख्या करने का प्रयास करता है। यह डेटा की अधिक सटीक व्याख्या करने के लिए कई चर का उपयोग करता है।

निश्चित प्रभावों के साथ, डेटा को उस कारक के सभी स्तरों से इकट्ठा किया गया है जो ब्याज का है।

रैंडम फैक्टर विश्लेषण को समझना

रैंडम फैक्टर विश्लेषण का उपयोग आमतौर पर कंपनियों को संभावित या वास्तविक समस्याओं पर बेहतर ढंग से ध्यान केंद्रित करने में मदद करने के लिए किया जाता है। यदि रैंडम डेटा एक अंतर्निहित प्रवृत्ति या यादृच्छिक आवर्ती घटना के कारण होता है, तो उस प्रवृत्ति को संबोधित किया जा सकता है और तदनुसार रीमेड किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक ज्वालामुखी विस्फोट जैसे एक यादृच्छिक घटना पर विचार करें। सांस लेने वाले मास्क की बिक्री आसमान छू सकती है, और अगर किसी को केवल एक बहु-वर्ष की अवधि में बिक्री के आंकड़ों को देखना है तो यह एक बाहरी जैसा लगेगा, लेकिन विश्लेषण इस डेटा को इस यादृच्छिक घटना के लिए विशेषता देगा।

में भिन्नता के विश्लेषण तय प्रभाव और यादृच्छिक प्रभाव: (एनोवा), एक लोकप्रिय सांख्यिकीय तकनीक, और कई अन्य तरीके में, वहाँ कारकों में से दो प्रकार हैं। कौन सा प्रकार उपयुक्त है, यह समस्या के संदर्भ, ब्याज के प्रश्न और डेटा कैसे एकत्र किया जाता है, पर निर्भर करता है।

रैंडम फैक्टर विश्लेषण के उदाहरण

उदाहरण के लिए, एक प्रयोग का उद्देश्य प्रतिक्रिया पर एक दवा के तीन विशिष्ट खुराक के प्रभावों की तुलना करना है। “खुराक” कारक है; प्रयोग में तीन विशिष्ट खुराक स्तर हैं; अन्य खुराक के बारे में कुछ भी कहने का कोई इरादा नहीं है।

एक यादृच्छिक प्रभाव कारक में कई संभावित स्तरों के साथ एक कारक शामिल होता है। ब्याज सभी संभावित स्तरों पर है, लेकिन डेटा में केवल स्तरों का एक यादृच्छिक नमूना शामिल है।

उदाहरण के लिए, विगेट्स का एक बड़ा निर्माता अंतिम उत्पाद की गुणवत्ता पर मशीन ऑपरेटर के प्रभाव का अध्ययन करने में रुचि रखता है। शोधकर्ता बड़ी संख्या में ऑपरेटरों से विभिन्न सुविधाओं पर ऑपरेटरों का एक यादृच्छिक नमूना चुनता है जो विजेट का निर्माण करते हैं। कारक “ऑपरेटर” है। विश्लेषण नमूने में प्रत्येक ऑपरेटर के प्रभाव का अनुमान नहीं लगाएगा, लेकिन इसके बजाय कारक “ऑपरेटर” के कारण परिवर्तनशीलता का अनुमान लगाएगा।