الفرق بين التحليل العنقودي والعامل

تحليل الكتلة وتحليل العوامل طريقتان إحصائيتان لتحليل البيانات. يستخدم هذان الشكلان من التحليل بشكل كبير في العلوم الطبيعية وعلوم السلوك. يسمح كل من تحليل الكتلة وتحليل العوامل للمستخدم بتجميع أجزاء من البيانات في "مجموعات" أو "عوامل" ، اعتمادًا على نوع التحليل. قد يشعر بعض الباحثين الجدد في أساليب التحليل العنقودي والعوامل أن هذين النوعين من التحليل متشابهان بشكل عام. بينما يبدو تحليل الكتلة وتحليل العوامل متشابهين على السطح ، إلا أنهما يختلفان في نواح كثيرة ، بما في ذلك في أهدافهما وتطبيقاتهما العامة.

تحليل الكتلة وتحليل العوامل لها أهداف مختلفة. الهدف المعتاد لتحليل العوامل هو شرح الارتباط في مجموعة من البيانات وربط المتغيرات لبعضها البعض ، في حين أن الهدف من التحليل العنقودي هو معالجة عدم التجانس في كل مجموعة من البيانات. في الروح ، يعد التحليل العنقودي شكلاً من أشكال التصنيف ، في حين أن تحليل العوامل هو شكل من أشكال التبسيط.

التعقيد هو أحد الأسئلة التي يختلف فيها تحليل العوامل والتحليل العنقودي: يؤثر حجم البيانات على كل تحليل بشكل مختلف. مع نمو مجموعة البيانات ، يصبح تحليل الكتلة صعبًا من الناحية الحسابية. هذا صحيح لأن عدد نقاط البيانات في تحليل الكتلة مرتبط بشكل مباشر بعدد الحلول العنقودية الممكنة. على سبيل المثال ، يزيد عدد طرق تقسيم عشرين عنصرًا إلى 4 مجموعات متساوية الحجم عن 488 مليونًا. هذا يجعل الأساليب الحسابية المباشرة ، بما في ذلك فئة الأساليب التي ينتمي إليها تحليل العوامل ، مستحيلة.

على الرغم من أن حلول كل من تحليل العوامل ومشاكل التحليل العنقودي ذاتية إلى حد ما ، فإن تحليل العوامل يسمح للباحث بذلك ينتج عنه حل "أفضل" ، بمعنى أنه يمكن للباحث تحسين جانب معين من الحل (التعامد وسهولة التفسير وما إلى ذلك على). هذا لا ينطبق على تحليل الكتلة ، لأن جميع الخوارزميات التي يمكن أن تسفر عن أفضل حل لتحليل الكتلة غير فعالة من الناحية الحسابية. ومن ثم ، فإن الباحثين الذين يستخدمون التحليل العنقودي لا يمكنهم ضمان الحل الأمثل.

يختلف تحليل العامل وتحليل الكتلة في كيفية تطبيقهما على البيانات الحقيقية. نظرًا لأن تحليل العوامل لديه القدرة على تقليل مجموعة غير عملية من المتغيرات إلى مجموعة أصغر بكثير من العوامل ، فهو مناسب لتبسيط النماذج المعقدة. يحتوي تحليل العامل أيضًا على استخدام تأكيدي ، حيث يمكن للباحث تطوير مجموعة من الفرضيات المتعلقة بكيفية ارتباط المتغيرات في البيانات. يمكن للباحث بعد ذلك إجراء تحليل عامل على مجموعة البيانات لتأكيد أو نفي هذه الفرضيات. من ناحية أخرى ، يعد التحليل العنقودي مناسبًا لتصنيف الكائنات وفقًا لمعايير معينة. على سبيل المثال ، يمكن للباحث قياس جوانب معينة من مجموعة من النباتات المكتشفة حديثًا ووضع هذه النباتات في فئات الأنواع من خلال استخدام التحليل العنقودي.