Περιεχόμενο
Η ανάλυση συμπλέγματος και η ανάλυση παραγόντων είναι δύο στατιστικές μέθοδοι ανάλυσης δεδομένων. Αυτές οι δύο μορφές ανάλυσης χρησιμοποιούνται σε μεγάλο βαθμό στις φυσικές επιστήμες και τις επιστήμες συμπεριφοράς. Τόσο η ανάλυση συμπλέγματος όσο και η ανάλυση παραγόντων επιτρέπουν στο χρήστη να συγκεντρώνει τμήματα των δεδομένων σε "ομάδες" ή σε "παράγοντες", ανάλογα με τον τύπο της ανάλυσης. Μερικοί ερευνητές νέοι στις μεθόδους των αναλύσεων των ομάδων και των παραγόντων μπορεί να θεωρούν ότι οι δύο αυτές μέθοδοι είναι γενικά παρόμοιες. Ενώ η ανάλυση συμπλέγματος και η ανάλυση παραγόντων μοιάζουν με την επιφάνεια, διαφέρουν με πολλούς τρόπους, συμπεριλαμβανομένων των συνολικών στόχων και των εφαρμογών τους.
Σκοπός
Η ανάλυση των ομάδων και η ανάλυση παραγόντων έχουν διαφορετικούς στόχους. Ο συνήθης στόχος της ανάλυσης παράγοντα είναι να εξηγηθεί η συσχέτιση σε ένα σύνολο δεδομένων και να συσχετιστούν οι μεταβλητές μεταξύ τους, ενώ ο στόχος της ανάλυσης συμπλέγματος είναι να αντιμετωπιστεί η ετερογένεια σε κάθε σύνολο δεδομένων. Στο πνεύμα, η ανάλυση των ομάδων είναι μια μορφή κατηγοριοποίησης, ενώ η ανάλυση παραγόντων είναι μια μορφή απλοποίησης.
Περίπλοκο
Η πολυπλοκότητα είναι μια ερώτηση στην οποία η ανάλυση παραγόντων και η ανάλυση συμπλέγματος διαφέρουν: το μέγεθος των δεδομένων επηρεάζει διαφορετικά κάθε ανάλυση. Καθώς αυξάνεται το σύνολο των δεδομένων, η ανάλυση συμπλέγματος γίνεται υπολογιστικά καταχρηστική. Αυτό ισχύει επειδή ο αριθμός των σημείων δεδομένων στην ανάλυση συμπλέγματος σχετίζεται άμεσα με τον αριθμό πιθανών λύσεων συμπλέγματος. Για παράδειγμα, ο αριθμός των τρόπων διαίρεσης 20 αντικειμένων σε 4 ομάδες ίσου μεγέθους υπερβαίνει τα 488 εκατομμύρια. Αυτό καθιστά αδύνατες τις άμεσες υπολογιστικές μεθόδους, συμπεριλαμβανομένης της κατηγορίας μεθόδων στις οποίες ανήκει η ανάλυση παραγόντων.
Λύση
Αν και οι λύσεις τόσο για την ανάλυση παράγοντα όσο και για τα προβλήματα ανάλυσης συμπλέγματος είναι υποκειμενικές σε κάποιο βαθμό, η ανάλυση παραγόντων επιτρέπει σε έναν ερευνητή να αποφέρει μια "καλύτερη" λύση, υπό την έννοια ότι ο ερευνητής μπορεί να βελτιστοποιήσει μια συγκεκριμένη πτυχή της λύσης (ορθογωνικότητα, ερμηνεία και ούτω καθεξής). Αυτό δεν ισχύει για την ανάλυση συμπλέγματος, αφού όλοι οι αλγόριθμοι που θα μπορούσαν ενδεχομένως να δώσουν μια καλύτερη λύση ανάλυσης συμπλέγματος είναι υπολογιστικά αναποτελεσματικοί. Ως εκ τούτου, οι ερευνητές που χρησιμοποιούν ανάλυση συμπλέγματος δεν μπορούν να εγγυηθούν τη βέλτιστη λύση.
Εφαρμογές
Η ανάλυση παραγόντων και η ανάλυση συμπλέγματος διαφέρουν ως προς τον τρόπο με τον οποίο εφαρμόζονται σε πραγματικά δεδομένα. Επειδή η ανάλυση παραγόντων έχει τη δυνατότητα να μειώσει ένα δύσχρηστο σύνολο μεταβλητών σε ένα πολύ μικρότερο σύνολο παραγόντων, είναι κατάλληλο για την απλοποίηση πολύπλοκων μοντέλων. Η ανάλυση παραγόντων έχει επίσης μια επιβεβαιωτική χρήση, στην οποία ο ερευνητής μπορεί να αναπτύξει ένα σύνολο υποθέσεων σχετικά με το πώς σχετίζονται οι μεταβλητές στα δεδομένα. Ο ερευνητής μπορεί στη συνέχεια να εκτελέσει ανάλυση παράγοντα στο σύνολο δεδομένων για να επιβεβαιώσει ή να αρνηθεί αυτές τις υποθέσεις. Η ανάλυση συμπλέγματος, από την άλλη πλευρά, είναι κατάλληλη για την ταξινόμηση αντικειμένων σύμφωνα με ορισμένα κριτήρια. Για παράδειγμα, ένας ερευνητής μπορεί να μετρήσει ορισμένες πτυχές μιας ομάδας νεοανακαλυφθέντων φυτών και να τοποθετήσει αυτά τα φυτά σε κατηγορίες ειδών χρησιμοποιώντας μια ανάλυση συμπλέγματος.