什么是随机因素分析(random factor ****ysis)？

随机因素分析，或称随机效应，是一种统计技术，用于确定随机采集样本中数据的来源。随机因素分析是用来解释外围数据是由潜在趋势引起的还是仅仅是随机发生的事件，并试图解释明显的随机数据。它使用多个变量来更准确地解释数据。

在固定效应下，从感兴趣的因素的各个层面收集数据。

理解随机因素分析

随机因素分析通常用于帮助公司更好地将计划集中在潜在或实际问题上。如果随机数据是由潜在趋势或随机重复事件引起的，则需要相应地处理和修正该趋势。例如，考虑一个随机事件，例如火山爆发。呼吸面罩的销量可能会猛增，如果有人只是看看多年期的销售数据，这看起来像是一个离群值，但分析将把这些数据归因于这个随机事件。

方差分析（ANOVA）是一种流行的统计技术，在其他几种方法中，有两种类型的因素：固定效应和随机效应。哪种类型是合适的取决于问题的背景、感兴趣的问题以及如何收集数据。

随机因素分析实例

例如，实验的目的是比较三种特定剂量的药物对反应的影响。”“剂量”是因素；实验中的三个特定剂量为水平；对于其他剂量，我们没有任何打算。

一个随机的影响因素，然后包括一个因素与许多可能的水平。兴趣是在所有可能的水平，但只有一个随机样本的水平是包括在数据中。

例如，小部件的大型**商有兴趣研究机器操作员对最终产品质量的影响。研究人员从**这些小部件的各种设施的大量操作员中随机抽取操作员样本。因子是“运算符”。分析不会估计样本中每个运算符的影响，而是估计归因于因子“运算符”的可变性