Análisis de factores aleatorios
¿Qué es el análisis factorial aleatorio?
El análisis de factores aleatorios, o efectos aleatorios, es una técnica estadística que se utiliza para determinar el origen de los datos en una muestra recopilada al azar. El análisis de factores aleatorios se utiliza para descifrar si los datos periféricos son causados por una tendencia subyacente o simplemente por eventos que ocurren al azar e intenta explicar los datos aparentemente aleatorios. Utiliza múltiples variables para interpretar los datos con mayor precisión.
Con efectos fijos, se han recopilado datos de todos los niveles del factor de interés.
Comprensión del análisis de factores aleatorios
El análisis de factores aleatorios se usa comúnmente para ayudar a las empresas a enfocar mejor sus planes en problemas potenciales o reales. Si los datos aleatorios son causados por una tendencia subyacente o un evento aleatorio recurrente, esa tendencia deberá abordarse y corregirse en consecuencia. Por ejemplo, considere un evento aleatorio como la erupción de un volcán. Las ventas de mascarillas respiratorias pueden dispararse, y si alguien solo mirara los datos de ventas durante un período de varios años, esto parecería un valor atípico, pero el análisis atribuiría estos datos a este evento aleatorio.
En el análisis de varianza (ANOVA), una técnica estadística popular, y varias otras metodologías, hay dos tipos de factores: efectos fijos y efectos aleatorios. El tipo apropiado depende del contexto del problema, las preguntas de interés y cómo se recopilan los datos.
Ejemplos de análisis de factores aleatorios
Por ejemplo, el propósito de un experimento es comparar los efectos de tres dosis específicas de un fármaco en la respuesta. La «dosis» es el factor; las tres dosis específicas del experimento son los niveles; no hay intención de decir nada sobre otras dosis.
Luego, un factor de efecto aleatorio incluye un factor con muchos niveles posibles. El interés está en todos los niveles posibles, pero en los datos solo se incluye una muestra aleatoria de niveles.
Por ejemplo, un gran fabricante de widgets está interesado en estudiar el efecto de un operador de máquina en la calidad de un producto final. El investigador selecciona una muestra aleatoria de operadores entre la gran cantidad de operadores en las diversas instalaciones que fabrican los widgets. El factor es «operador». El análisis no estimará el efecto de cada uno de los operadores de la muestra, sino que estimará la variabilidad atribuible al factor «operador».