İçerik
Küme analizi ve faktör analizi, iki istatistiksel veri analizi yöntemidir. Bu iki analiz şekli, doğa bilimleri ve davranış bilimlerinde yoğun olarak kullanılmaktadır. Hem küme analizi hem de faktör analizi, kullanıcının analizin türüne bağlı olarak verilerin bölümlerini "kümeler" veya "faktörler" halinde gruplamasına izin verir. Küme ve faktör analizi yöntemlerinde yeni olan bazı araştırmacılar, bu iki analiz türünün genel olarak benzer olduğunu düşünebilir. Küme analizi ve faktör analizi yüzeyde benzer görünse de, genel amaçları ve uygulamaları da dahil olmak üzere birçok yönden farklılık gösterir.
Amaç
Küme analizi ve faktör analizi farklı hedeflere sahiptir. Faktör analizinin genel amacı, bir veri setindeki korelasyonu açıklamak ve değişkenleri birbiriyle ilişkilendirmektir, küme analizinin amacı ise her veri setindeki heterojenliği ele almaktır. Ruhsal olarak, küme analizi bir kategorileştirme şekli iken, faktör analizi bir basitleştirme şeklidir.
karmaşa
Karmaşıklık, faktör analizi ve küme analizinin farklılık gösterdiği bir sorudur: veri boyutu her analizi farklı şekilde etkiler. Veri seti büyüdükçe, küme analizi hesaplama açısından anlaşılmaz hale gelir. Bu doğrudur, çünkü küme analizindeki veri noktalarının sayısı doğrudan olası küme çözümlerinin sayısıyla ilgilidir. Örneğin, yirmi nesneyi eşit büyüklükte 4 kümeye bölmenin yol sayısı 488 milyonun üzerindedir. Bu, faktör analizinin ait olduğu yöntem kategorisi dahil olmak üzere doğrudan hesaplama yöntemlerini imkansız hale getirir.
Çözüm
Hem faktör analizi hem de küme analizi problemlerinin çözümleri bir dereceye kadar öznel olsa da, faktör analizi, araştırmacının çözümün belirli bir yönünü optimize edebilmesi anlamında (ortogonalite, kolaylığı) araştırmacının “en iyi” bir çözüm sunmasını sağlar. yorumlama ve benzeri). Bu küme analizi için böyle değildir, çünkü en iyi küme analizi çözümünü verebilecek tüm algoritmalar hesaplama açısından yetersizdir. Bu nedenle, küme analizi kullanan araştırmacılar en uygun çözümü garanti edemez.
Uygulamalar
Faktör analizi ve küme analizi, gerçek verilere nasıl uygulandıkları konusunda farklılık gösterir. Faktör analizi, hantal olmayan değişkenler kümesini çok daha küçük faktörlere indirgeme yeteneğine sahip olduğundan, karmaşık modellerin basitleştirilmesi için uygundur. Faktör analizi, araştırmacının, verilerdeki değişkenlerin nasıl ilişkili olduğuna ilişkin bir dizi hipotez geliştirebileceği doğrulayıcı bir kullanıma sahiptir. Araştırmacı daha sonra bu hipotezleri onaylamak veya reddetmek için veri setinde faktör analizi yapabilir. Öte yandan küme analizi, nesneleri belirli kriterlere göre sınıflandırmak için uygundur. Örneğin, bir araştırmacı yeni keşfedilen bitki grubunun belirli yönlerini ölçebilir ve bu bitkileri küme analizi kullanarak tür kategorilerine yerleştirebilir.