تحليل العوامل العشوائية: ما هو، كيف يعمل، أمثلة

ما هو تحليل العوامل العشوائية؟

تحليل العوامل العشوائية هو تقنية تُستخدم لتحديد جودة إنتاج الشركة باستخدام عينة تم جمعها بشكل عشوائي. هذا يقلل بشكل كبير من الوقت والتكلفة اللازمة لمراقبة الجودة، ولكنه يمكن أن يزيد أيضًا من معدل الخطأ حيث أن الجودة المستنتجة تعتمد فقط على التقنيات الإحصائية باستخدام العينة المأخوذة عشوائيًا.

قد يشير تحليل العوامل العشوائية أيضًا إلى نموذج التأثيرات العشوائية، والذي يُستخدم لفك شفرة ما إذا كانت البيانات الشاذة ناتجة عن اتجاه أساسي أو مجرد أحداث عشوائية تحدث ببساطة، ويُحاول تفسير البيانات التي تبدو عشوائية. يستخدم هذا التحليل متغيرات متعددة لتفسير البيانات بدقة أكبر. وعلى النقيض من ذلك، في التحليل الثابت، يتم التحكم في بعض المتغيرات أو تثبيتها.

النقاط الرئيسية

• تحليل العوامل العشوائية هو طريقة لتحديد مستوى جودة إنتاج الشركة من خلال أخذ عينات عشوائية من إنتاجها.
• قد يشير أيضًا إلى شكل من أشكال الاستدلال الإحصائي، المعروف بالتأثيرات العشوائية، والذي يعامل المدخلات كمتغيرات عشوائية.
• يمكن مقارنة تحليل العوامل العشوائية مع تحليل العوامل الثابتة، أو التأثيرات الثابتة، الذي يحتفظ ببعض المتغيرات ثابتة أو يأخذ في الاعتبار كل وحدة متاحة.

فهم تحليل العوامل العشوائية

تحليل العوامل العشوائية يُستخدم بشكل شائع لمساعدة الشركات على تركيز خططها بشكل أفضل على المشاكل المحتملة أو الفعلية. إذا كانت البيانات العشوائية ناتجة عن اتجاه أساسي أو حدث عشوائي متكرر، فسيكون من الضروري معالجة هذا الاتجاه وتصحيحه وفقًا لذلك.

على سبيل المثال، فكر في حدث عشوائي مثل ثوران بركان. قد ترتفع مبيعات أقنعة التنفس بشكل كبير، وإذا نظر شخص ما فقط إلى بيانات المبيعات على مدى فترة متعددة السنوات، فقد يبدو هذا كقيمة شاذة، ولكن التحليل سينسب هذه البيانات إلى هذا الحدث العشوائي.

في تحليل التباين (ANOVA)، وهي تقنية إحصائية شائعة، وعدة منهجيات أخرى، هناك نوعان من نماذج العوامل: التأثيرات الثابتة والتأثيرات العشوائية. يعتمد النوع المناسب على سياق المشكلة، والأسئلة المطروحة، وكيفية جمع البيانات.

أمثلة على تحليل العوامل العشوائية

على سبيل المثال، لنفترض أن الغرض من تجربة ما هو مقارنة تأثيرات جرعات مختلفة من دواء على الاستجابة البيولوجية الملاحظة. سيكون عامل التأثير العشوائي هو النظر في سلسلة من الجرعات، التي يتم اختيارها عشوائيًا، والتي يمكن أن تأخذ العديد من المستويات الممكنة. من خلال الاختيار العشوائي من بين جميع المستويات الممكنة، يمكن إجراء التحليل بشكل أكثر كفاءة نظرًا لأنه سيكون مكلفًا للغاية ويستغرق وقتًا طويلاً لتقييم كل مستوى جرعة ممكن.

كمثال آخر، افترض أن شركة كبيرة لتصنيع الأدوات مهتمة بدراسة تأثير مشغل الآلة على جودة المنتج النهائي. يقوم الباحث باختيار عينة عشوائية من المشغلين من بين عدد كبير من المشغلين في مختلف المنشآت التي تصنع الأدوات. لن يقوم التحليل بتقدير تأثير كل مشغل في العينة، بل سيقوم بتقدير التباين المنسوب إلى المشغلين.