L'analyse typologique et l'analyse factorielle sont deux méthodes statistiques d'analyse de données. Ces deux formes d'analyse sont largement utilisées dans les sciences naturelles et du comportement. L'analyse de cluster et l'analyse factorielle permettent à l'utilisateur de regrouper des parties des données en « clusters » ou en « facteurs », selon le type d'analyse. Certains chercheurs novices dans les méthodes d'analyse par grappes et d'analyse factorielle peuvent penser que ces deux types d'analyse sont globalement similaires. Bien que l'analyse de cluster et l'analyse factorielle semblent similaires en surface, elles diffèrent à bien des égards, y compris dans leurs objectifs généraux et leurs applications.
Objectif
L'analyse typologique et l'analyse factorielle ont des objectifs différents. L'objectif habituel de l'analyse factorielle est d'expliquer la corrélation dans un ensemble de données et de relier les variables les uns aux autres, tandis que l'objectif de l'analyse de cluster est de traiter l'hétérogénéité dans chaque ensemble de données. Dans l'esprit, l'analyse typologique est une forme de catégorisation, tandis que l'analyse factorielle est une forme de simplification.
Complexité
La complexité est une question sur laquelle l'analyse factorielle et l'analyse par grappes diffèrent: la taille des données affecte chaque analyse différemment. Au fur et à mesure que l'ensemble de données s'agrandit, l'analyse de cluster devient difficilement calculable. Cela est vrai car le nombre de points de données dans l'analyse de cluster est directement lié au nombre de solutions de cluster possibles. Par exemple, le nombre de façons de diviser vingt objets en 4 groupes de taille égale est supérieur à 488 millions. Cela rend les méthodes de calcul directes, y compris la catégorie de méthodes à laquelle appartient l'analyse factorielle, impossibles.
Solution
Même si les solutions aux problèmes d'analyse factorielle et d'analyse de cluster sont subjectives dans une certaine mesure, l'analyse factorielle permet à un chercheur de aboutir à une « meilleure » solution, en ce sens que le chercheur peut optimiser un certain aspect de la solution (orthogonalité, facilité d'interprétation, etc. au). Ce n'est pas le cas pour l'analyse de cluster, car tous les algorithmes qui pourraient éventuellement fournir une meilleure solution d'analyse de cluster sont inefficaces en termes de calcul. Par conséquent, les chercheurs utilisant l'analyse de cluster ne peuvent garantir une solution optimale.
Applications
L'analyse factorielle et l'analyse de cluster diffèrent dans la façon dont elles sont appliquées aux données réelles. Étant donné que l'analyse factorielle a la capacité de réduire un ensemble difficile de variables à un ensemble beaucoup plus petit de facteurs, elle convient à la simplification de modèles complexes. L'analyse factorielle a également une utilisation de confirmation, dans laquelle le chercheur peut développer un ensemble d'hypothèses concernant la façon dont les variables dans les données sont liées. Le chercheur peut ensuite effectuer une analyse factorielle sur l'ensemble de données pour confirmer ou infirmer ces hypothèses. L'analyse de cluster, d'autre part, convient pour classer des objets selon certains critères. Par exemple, un chercheur peut mesurer certains aspects d'un groupe de plantes nouvellement découvertes et classer ces plantes dans des catégories d'espèces en utilisant une analyse par grappes.