ความหมายของการวิเคราะห์ปัจจัยแบบสุ่ม
การวิเคราะห์ปัจจัยแบบสุ่มเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติที่ใช้ในการกำหนดที่มาของข้อมูลแบบสุ่มในการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ปัจจัยแบบสุ่มใช้เพื่อถอดรหัสว่าข้อมูลที่อยู่ภายนอกเกิดจากแนวโน้มพื้นฐานหรือเพียงแค่สุ่มเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและพยายามที่จะอธิบายข้อมูลสุ่มที่เห็นได้ชัด มันใช้ตัวแปรหลายตัวเพื่อตีความข้อมูลได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
การแบ่งการวิเคราะห์ปัจจัยแบบสุ่ม
โดยทั่วไปแล้วการวิเคราะห์ปัจจัยแบบสุ่มจะช่วยให้ บริษัท ต่าง ๆ มุ่งเน้นแผนการของพวกเขาเกี่ยวกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้นหรือปัญหาที่แท้จริง หากข้อมูลสุ่มเกิดจากแนวโน้มพื้นฐานหรือเหตุการณ์ที่เกิดซ้ำแบบสุ่มแนวโน้มนั้นจะต้องได้รับการแก้ไขและแก้ไขตามลำดับ ตัวอย่างเช่นพิจารณาเหตุการณ์แบบสุ่มเช่นการระเบิดของภูเขาไฟ การขายหน้ากากหายใจอาจพุ่งสูงขึ้นและถ้ามีคนดูข้อมูลการขายในช่วงระยะเวลาหลายปีสิ่งนี้จะดูเหมือนเป็นค่าเริ่มต้น แต่การวิเคราะห์จะแสดงข้อมูลนี้กับเหตุการณ์แบบสุ่มนี้
ในการวิเคราะห์ความแปรปรวนเทคนิคทางสถิติที่ได้รับความนิยมและวิธีการอื่น ๆ อีกมากมายมีสองประเภทของปัจจัย: ผลคงที่และผลแบบสุ่ม ประเภทใดที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับบริบทของปัญหาคำถามที่น่าสนใจและวิธีการรวบรวมข้อมูล
ด้วยปัจจัยที่มีผลคงที่ข้อมูลจะถูกรวบรวมจากทุกระดับของปัจจัยที่น่าสนใจ
ยกตัวอย่างเช่นจุดประสงค์ของการทดลองคือการเปรียบเทียบผลกระทบของยาเฉพาะสามชนิดต่อการตอบสนอง "ปริมาณ" เป็นปัจจัย สามโดสที่เฉพาะเจาะจงในการทดสอบคือระดับ ไม่มีเจตนาที่จะพูดอะไรเกี่ยวกับโดอื่น ๆ
ปัจจัยผลแบบสุ่มนั้นรวมถึงปัจจัยที่มีหลายระดับที่เป็นไปได้ ความสนใจอยู่ในระดับที่เป็นไปได้ทั้งหมด แต่มีเพียงตัวอย่างของระดับที่สุ่มเท่านั้นที่รวมอยู่ในข้อมูล
ตัวอย่างเช่นผู้ผลิตวิดเจ็ตรายใหญ่สนใจศึกษาผลกระทบของผู้ปฏิบัติงานเครื่องต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย นักวิจัยเลือกตัวอย่างแบบสุ่มของผู้ปฏิบัติงานจากผู้ประกอบการจำนวนมากที่โรงงานต่างๆที่ผลิตเครื่องมือ ปัจจัยคือ "โอเปอเรเตอร์" การวิเคราะห์จะไม่ประเมินผลกระทบของตัวดำเนินการแต่ละตัวในตัวอย่าง แต่จะประเมินความแปรปรวนที่เกิดจากปัจจัย "ตัวดำเนินการ" แทน
