Multivariatna analiza: vrste, primeri, metode analize, namen in rezultati

2024 Avtor: Howard Calhoun | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-17 10:40

Variance multivariatna analiza je kombinacija različnih statističnih metod, ki so zasnovane za preverjanje hipotez in razmerja med preučevanimi dejavniki in nekaterimi značilnostmi, ki nimajo kvantitativnega opisa. Prav tako vam ta tehnika omogoča določitev stopnje interakcije dejavnikov in njihovega vpliva na določene procese. Vse te definicije zvenijo precej zmedeno, zato jih podrobneje razumemo v našem članku.

Merila in vrste analize variance

Za iskanje razmerja med kontinuirano kvantitativno spremenljivko in nominalnimi kvalitativnimi lastnostmi se najpogosteje uporablja metoda variance multivariatne analize. Pravzaprav je ta tehnika test različnih hipotez o enakosti različnih aritmetičnih vzorcev. Tako lahkoobravnavano in kot merilo za primerjavo več vzorcev. Vendar bodo rezultati enaki, če se za primerjavo uporabita samo dva elementa. Študija t-testa kaže, da ta tehnika omogoča podrobnejše preučevanje problema hipotez kot katera koli druga znana metoda.

Nemogoče je tudi ne omeniti dejstva, da nekatere vrste analize variance temeljijo na določenem zakonu: vsota kvadratov medskupinskih odstopanj in vsota kvadratov znotrajskupinskih odstopanj sta popolnoma enaka. Kot študijo je uporabljen Fisherjev test, ki se uporablja za podrobno analizo variance znotraj skupine. Čeprav to zahteva predpogoje za normalno porazdelitev, pa tudi homoskedastičnost vzorcev – enakost variance. Kar zadeva vrsto analize variance, se razlikujejo naslednje:

• multivariatna ali multivariatna analiza;
• univariatna ali univariatna analiza.

Ni težko uganiti, da drugi upošteva odvisnost ene lastnosti in preučevane vrednosti, prvi pa temelji na analizi več lastnosti hkrati. Poleg tega vam multivariatna varianca ne omogoča, da ugotovite močnejše razmerje med več elementi, saj se odvisnost več vrednosti raziskuje hkrati (čeprav je veliko lažje izvesti metodo).

Dejavniki

Razmišljate o metodah multivariatne korelacijske analize? Potem morate vedeti, da bi morali za podrobno študijo preučiti tiste dejavnike, ki nadzorujejo okoliščine eksperimenta in vplivajo na končni rezultat. Tudi poddejavniki lahko pomenijo metode in ravni vrednosti obdelave, ki označujejo določeno manifestacijo določenega stanja. V tem primeru so številke podane v rednem ali nazivnem merilnem sistemu. Če pride do težave z združevanjem podatkov, se morate zateči k uporabi enakih številskih vrednosti, kar nekoliko spremeni končni rezultat.

Razumeti je treba tudi, da število opazovanj in skupin ne more biti pretirano veliko, ker to vodi v presežek podatkov in nezmožnost dokončanja izračuna. Hkrati je način združevanja odvisen ne le od obsega, ampak tudi od narave variacije določenih vrednosti. Velikost in število intervalov v analizi je mogoče določiti po načelu enakih frekvenc, pa tudi enakih intervalov med njimi. Posledično bodo vse prejete študije navedene v statistiki multivariatne analize, ki naj temelji na različnih primerih. K temu se bomo vrnili v kasnejših razdelkih.

Namen ANOVA

Torej lahko včasih nastanejo situacije, ko je treba primerjati dva ali več različnih vzorcev. V tem primeru bi bilo najbolj logično uporabiti multivariatno korelacijsko-regresijsko analizo, ki temelji na preučevanju hipoteze in razmerja različnih dejavnikov v stopnji regresije. Tudi ime tehnike kaže na dejstvo, da se v raziskovalnem procesu uporabljajo različne komponente variance.

Kaj je bistvo študije? ZaPrvič, dva ali več kazalnikov je razdeljenih na ločene dele, od katerih vsak ustreza delovanju določenega dejavnika. Nato se izvedejo številni raziskovalni postopki za iskanje razmerja različnih vzorcev in odnosov med njimi. Če želite podrobneje razumeti tako zapleteno, a zanimivo tehniko, vam priporočamo, da preučite več primerov multivariatne korelacijske analize, ki so podani v naslednjih razdelkih našega članka.

prvi primer

V proizvodni delavnici je več avtomatskih strojev, od katerih je vsak zasnovan za izdelavo določenega dela. Velikost proizvedenega elementa je naključna spremenljivka, ki ni odvisna le od nastavitev samega stroja, temveč tudi od naključnih odstopanj, ki se bodo neizogibno pojavili kot posledica izdelave delov. Kako pa lahko delavec ugotovi pravilno delovanje stroja, če sprva izdeluje dele z napakami? Tako je, isti del morate kupiti na trgu in primerjati njegove dimenzije s tistimi, ki jih dobimo med proizvodnjo. Po tem lahko prilagodite opremo tako, da proizvaja dele želene velikosti. In sploh ni pomembno, da gre za proizvodno napako, saj se to tudi upošteva pri izračunih.

Ob istem času, če so na strojih določeni indikatorji, ki vam omogočajo določanje intenzivnosti prilagajanja (osi X in Y, globina itd.), bodo indikatorji na vseh strojih popolnoma različni. Če so se meritve izkazale za popolnoma enake, potem proizvodne napake ne more bitisploh upoštevati. Vendar se to zgodi izjemno redko, še posebej, če se napake merijo v milimetrih. Toda če ima sproščeni del enake mere kot standard, kupljen na trgu, potem ne more biti govora o poroki, saj je bil pri izdelavi "ideala" uporabljen tudi stroj, ki je dajal določene napake, ki so verjetno tudi bile delavci upoštevajo.

Drugi primer

Za izdelavo določene naprave, ki deluje na elektriko, je potrebno uporabiti več vrst različnih izolacijskih papirjev: električni, kondenzatorski itd. Poleg tega je mogoče aparat impregnirati s smolo, lakom, epoksi spojinami in drugimi kemičnimi elementi, ki podaljšujejo življenjsko dobo. No, različna puščanja pod vakuumskim cilindrom pri povišanem tlaku zlahka odpravimo z metodo segrevanja ali izčrpavanja zraka. Če pa je poveljnik predhodno uporabil le en element z vsakega seznama, se lahko v proizvodnem procesu z uporabo nove tehnologije pojavijo različne težave. Poleg tega bo skoraj zagotovo takšna situacija nastala zaradi enega elementa. Vendar pa bo skoraj nemogoče izračunati, kateri dejavnik vpliva na slabo delovanje naprave. Zato priporočamo, da ne uporabite večfaktorske metode analize, ampak enofaktorsko, da bi hitro odpravili vzrok okvare.

Seveda pri uporabi različnih orodij in naprav, ki spremljajo vpliv določenega faktorja nakončni rezultat je študij na trenutke poenostavljen, vendar inženirju začetniku nakup takšnih enot ne bo na voljo. Zato je priporočljiva uporaba enosmerne analize variance, ki vam omogoča, da v nekaj minutah ugotovite vzrok težav. Če želite to narediti, bo dovolj, da pred seboj postavite eno najverjetnejših hipotez, nato pa jo začnete dokazovati s poskusi in analiziranjem kazalnikov delovanja naprave. Kmalu bo čarovnik lahko našel vzrok težav in ga popravil tako, da bo eno od izbir zamenjal z alternativo.

Tretji primer

Še en primer multivariatne analize. Recimo, da lahko trolejbusno skladišče čez dan oskrbuje več prog. Na istih progah vozijo trolejbusi popolnoma različnih znamk, 50 različnih kontrolorjev pa pobira vozovnice. Vodstvo depoja pa zanima, kako je mogoče primerjati več različnih kazalnikov, ki vplivajo na skupni prihodek: znamko trolejbusa, učinkovitost poti in spretnost delavca. Da bi videli ekonomsko izvedljivost, je treba podrobno analizirati vpliv vsakega od teh dejavnikov na končni rezultat. Nekateri nadzorniki na primer morda ne opravljajo svojega dela dobro, zato bo treba zaposliti bolj odgovorne sodelavce. Večina potnikov se ne mara voziti s starimi trolejbusi, zato je najbolje uporabiti novo znamko. Če pa gresta oba dejavnika skupaj z dejstvom, da je večina poti zelo iskanih, je potem sploh kaj vredno?spremeniti?

Naloga raziskovalca je, da z eno analitično metodo pridobi čim več koristnih informacij o vplivu vsakega od dejavnikov na končni rezultat. Za to je potrebno postaviti vsaj 3 različne hipoteze, ki jih bo treba dokazati na različne načine. Disperzijska analiza omogoča reševanje tovrstnih problemov v najkrajšem možnem času in pridobivanje največ uporabnih informacij, še posebej, če se uporablja večfazna metoda. Vendar ne pozabite, da univariatna analiza zagotavlja veliko več zaupanja v vpliv danega faktorja, ker podrobneje preuči vzorec. Če depo na primer usmeri vse svoje napore v analizo dela sprevodnikov, bo mogoče na vseh progah prepoznati veliko brezvestnih delavcev.

Enosmerna analiza

Enofaktorska analiza je skupek raziskovalnih metod, katerih namen je analizirati določen faktor za končni rezultat v posameznem primeru. Prav tako se precej pogosto uporablja podobna tehnika za primerjavo največjega vpliva dveh dejavnikov. Če potegnemo analogijo z istim depojem, potem bi morali najprej ločeno analizirati vpliv različnih tras in znamk trolejbusov na donosnost, nato pa rezultate primerjati med seboj in ugotoviti, v katero smer bi bilo najbolje razvijati postajo.

Poleg tega ne pozabite na ničelno hipotezo - torej hipotezo, ki neje mogoče zavreči in v vsakem primeru nanj tako ali drugače vplivajo vsi našteti dejavniki. Tudi če primerjamo le poti in znamke trolejbusov, se vplivu strokovnosti sprevodnikov še vedno ni mogoče izogniti. Zato, tudi če tega dejavnika ni mogoče analizirati, ne smemo pozabiti vpliva ničelne hipoteze. Če se na primer odločite raziskati odvisnost dobička od poti, pustite na let istega sprevodnika, da bodo odčitki čim bolj točni.

dvosmerna analiza

Najpogosteje se ta tehnika imenuje tudi primerjalna metoda in se uporablja za ugotavljanje odvisnosti dveh dejavnikov drug od drugega. V praksi boste morali uporabiti različne tabele z natančnimi kazalniki, da se ne boste zmedli v lastnih izračunih in vplivu dejavnikov nanje. Na primer, lahko vozite dva popolnoma različna trolejbusa na dveh enakih progah hkrati, pri čemer zanemarite faktor ničelne hipoteze (izberite dva odgovorna vodnika). V tem primeru bo primerjava obeh situacij najkakovostnejša, saj se poskus odvija istočasno.

Multivarantna analiza s ponavljajočimi se poskusi

Ta metoda se v praksi uporablja veliko pogosteje kot druge, zlasti ko gre za skupino raziskovalcev začetnikov. Ponavljajoče se izkušnje omogočajo ne le prepričanje o vplivu enega ali drugega dejavnika na končni rezultat, temveč tudi iskanje napak, ki so bile storjene med študijo. Na primer, večina neizkušenih analitikovpozabite na prisotnost ene ali več ničelnih hipotez, kar vodi do netočnih rezultatov med študijo. V nadaljevanju primera depoja lahko analiziramo vpliv določenih dejavnikov v različnih letnih časih, saj je število potnikov pozimi zelo različno kot poleti. Poleg tega lahko ponavljajoča se izkušnja raziskovalca pripelje do novih idej in novih hipotez.

Videoposnetek in zaključek

Upamo, da vam je naš članek pomagal razumeti, na čem temelji metoda multivariatne korelacijske analize. Če imate še kakšna vprašanja na to temo, vam priporočamo, da si ogledate kratek video. Podrobno opisuje metode analize variance na posebnem primeru.

Kot vidite, je multivariatna analiza precej zapleten, a zelo zanimiv proces, ki vam omogoča, da ugotovite odvisnost določenih dejavnikov od končnega rezultata. Ta tehnika se lahko uporablja na vseh področjih življenja in se lahko učinkovito uporablja za poslovanje. Tudi model multivariatne analize se lahko uporablja za doseganje prebojnih ciljev s preprostimi metodami.