Apa Analisis Faktor Acak?
Analisis faktor acak, atau efek acak, adalah teknik statistik yang digunakan untuk menentukan asal data dalam sampel yang dikumpulkan secara acak. Analisis faktor acak digunakan untuk menguraikan apakah data terpencil disebabkan oleh tren yang mendasari atau hanya peristiwa yang terjadi secara acak dan mencoba menjelaskan data yang tampaknya acak. Ini menggunakan banyak variabel untuk menafsirkan data dengan lebih akurat.
Dengan efek tetap, data telah dikumpulkan dari semua level faktor yang diminati.
Memahami Analisis Faktor Acak
Analisis faktor acak biasanya digunakan untuk membantu perusahaan lebih memfokuskan rencananya pada masalah potensial atau aktual. Jika data acak disebabkan oleh tren yang mendasari atau peristiwa berulang yang acak, tren tersebut perlu ditangani dan diperbaiki sesuai dengan itu. Misalnya, pertimbangkan peristiwa acak seperti letusan gunung berapi. Penjualan masker pernapasan mungkin meroket, dan jika seseorang hanya melihat data penjualan selama periode beberapa tahun, ini akan terlihat seperti outlier, tetapi analisis akan mengaitkan data ini dengan peristiwa acak ini.
Dalam analisis varians (ANOVA), teknik statistik populer, dan beberapa metodologi lainnya, terdapat dua jenis faktor: efek tetap dan efek acak. Jenis mana yang sesuai tergantung pada konteks masalah, pertanyaan yang diminati, dan bagaimana data dikumpulkan.
Contoh Analisis Faktor Acak
Misalnya, tujuan percobaan adalah untuk membandingkan efek dari tiga dosis obat tertentu terhadap respons. “Dosis” adalah faktornya; tiga dosis spesifik dalam percobaan ini adalah level-levelnya; tidak ada maksud untuk mengatakan apa-apa tentang dosis lain.
Faktor efek acak kemudian memasukkan faktor dengan banyak kemungkinan level. Minat ada di semua tingkat yang mungkin, tetapi hanya sampel tingkat acak yang disertakan dalam data.
Misalnya, produsen besar widget tertarik mempelajari pengaruh operator mesin terhadap kualitas produk akhir. Peneliti memilih sampel acak operator dari sejumlah besar operator di berbagai fasilitas yang membuat widget. Faktornya adalah “operator”. Analisis tidak akan memperkirakan pengaruh masing-masing operator dalam sampel, tetapi akan memperkirakan variabilitas yang disebabkan oleh faktor “operator”.
Artikel terkait
- Pengambilan Sampel Sistematis vs. Pengambilan Sampel Klaster: Apa Perbedaannya?
- Sampel Acak Sederhana
- Stratified random sampling.
- Memahami acak sederhana vs sampel acak stratified
- Systematic Sampling.
- Bagaimana stratified random sampling berfungsi
- Pro dan kontra dari stratified random sampling
- Sampel
- Sampel representatif vs. Sampel acak: Apa bedanya?
- Contoh