הגדרת ניתוח גורמים אקראיים
ניתוח גורמים אקראיים הוא טכניקת ניתוח סטטיסטי המשמשת לקביעת מקורם של נתונים אקראיים באיסוף נתונים. ניתוח גורמים אקראיים משמש כדי לפענח אם הנתונים החיצוניים נגרמים על ידי מגמה בסיסית או סתם אירועים אקראיים וניסיונות להסביר את הנתונים האקראיים לכאורה. הוא משתמש בכמה משתנים כדי לפרש את הנתונים בצורה מדויקת יותר.
שוברים למטה ניתוח גורמים אקראי
בדרך כלל נעשה שימוש בניתוח גורמים אקראי כדי לעזור לחברות למקד טוב יותר את התוכניות שלהם בבעיות פוטנציאליות או בפועל. אם הנתונים האקראיים נגרמים על ידי מגמה בסיסית או אירוע חוזר אקראי, יהיה צורך לטפל במגמה זו ולתקן אותה בהתאם. לדוגמה, שקול אירוע אקראי כמו התפרצות הר געש. מכירות של מסכות נשימה עשויות להרקיע שחקים, ואם מישהו היה מסתכל רק על נתוני המכירות לאורך תקופה רב-שנתית זה היה נראה כמו מתווה אחר, אך הניתוח היה מייחס נתונים אלה לאירוע אקראי זה.
בניתוח השונות, טכניקה סטטיסטית פופולרית, וכמה מתודולוגיות אחרות, ישנם שני סוגים של גורמים: השפעות קבועות ואפקטים אקראיים. איזה סוג מתאים תלוי בהקשר של הבעיה, בשאלות המעניינות ובאופן איסוף הנתונים.
עם גורם השפעה קבוע, נאספו נתונים מכל רמות הגורם המעניין.
למשל, מטרת ניסוי היא להשוות את ההשפעות של שלושה מינונים ספציפיים של תרופה על התגובה. "מינון" הוא הגורם; שלושת המינונים הספציפיים בניסוי הם הרמות; אין כוונה לומר דבר על מינונים אחרים.
גורם אפקט אקראי כולל גורם עם רמות רבות אפשריות. העניין הוא בכל הרמות האפשריות, אך רק מדגם רמות אקראי נכלל בנתונים.
לדוגמא, יצרן גדול של ווידג'טים מעוניין ללמוד את ההשפעה של מפעיל מכונות על איכות המוצר הסופי. החוקר בוחר מדגם אקראי של מפעילים מתוך המספר הגדול של המפעילים במתקנים השונים המייצרים את הגאדג'טים. הגורם הוא "מפעיל". הניתוח לא יאמוד את ההשפעה של כל אחד מהמפעילים במדגם, אלא אמיד במקום זאת את השונות המיוחסת לגורם "מפעיל".
