Analyse factorielle aléatoire
Qu’est-ce que l’analyse factorielle aléatoire?
L’analyse factorielle aléatoire, ou effets aléatoires, est une technique statistique utilisée pour déterminer l’origine des données dans un échantillon prélevé au hasard. L’analyse factorielle aléatoire est utilisée pour déchiffrer si les données aberrantes sont causées par une tendance sous-jacente ou simplement par des événements aléatoires et tente d’expliquer les données apparemment aléatoires. Il utilise plusieurs variables pour interpréter plus précisément les données.
Avec les effets fixes, des données ont été collectées à tous les niveaux du facteur d’intérêt.
Comprendre l’analyse factorielle aléatoire
L’analyse factorielle aléatoire est couramment utilisée pour aider les entreprises à mieux cibler leurs plans sur des problèmes potentiels ou réels. Si les données aléatoires sont causées par une tendance sous-jacente ou un événement récurrent aléatoire, cette tendance devra être traitée et corrigée en conséquence. Par exemple, considérons un événement aléatoire tel qu’une éruption volcanique. Les ventes de masques respiratoires peuvent monter en flèche, et si quelqu’un regardait simplement les données de vente sur une période de plusieurs années, cela ressemblerait à une valeur aberrante, mais l’analyse attribuerait ces données à cet événement aléatoire.
Dans l’ analyse de la variance (ANOVA), une technique statistique populaire, et plusieurs autres méthodologies, il existe deux types de facteurs: les effets fixes et les effets aléatoires. Le type approprié dépend du contexte du problème, des questions d’intérêt et de la manière dont les données sont collectées.
Exemples d’analyse factorielle aléatoire
Par exemple, le but d’une expérience est de comparer les effets de trois dosages spécifiques d’un médicament sur la réponse. «Dosage» est le facteur; les trois dosages spécifiques de l’expérience sont les niveaux; il n’y a aucune intention de dire quoi que ce soit sur les autres dosages.
Un facteur à effet aléatoire comprend alors un facteur avec de nombreux niveaux possibles. L’intérêt est à tous les niveaux possibles, mais seul un échantillon aléatoire de niveaux est inclus dans les données.
Par exemple, un grand fabricant de widgets souhaite étudier l’effet d’un opérateur de machine sur la qualité d’un produit final. Le chercheur sélectionne un échantillon aléatoire d’opérateurs parmi le grand nombre d’opérateurs des différentes installations qui fabriquent les widgets. Le facteur est «opérateur». L’analyse n’évaluera pas l’effet de chacun des opérateurs de l’échantillon, mais estimera plutôt la variabilité attribuable au facteur «opérateur».