Analisis cluster dan analisis faktor adalah dua metode statistik analisis data. Kedua bentuk analisis ini banyak digunakan dalam ilmu alam dan ilmu perilaku. Analisis klaster dan analisis faktor memungkinkan pengguna untuk mengelompokkan bagian-bagian data ke dalam "kelompok" atau ke "faktor", tergantung pada jenis analisisnya. Beberapa peneliti yang baru mengenal metode analisis klaster dan faktor mungkin merasa bahwa kedua jenis analisis ini secara keseluruhan serupa. Sementara analisis klaster dan analisis faktor tampak serupa di permukaan, mereka berbeda dalam banyak hal, termasuk dalam tujuan dan aplikasi mereka secara keseluruhan.
Objektif
Analisis klaster dan analisis faktor memiliki tujuan yang berbeda. Tujuan umum dari analisis faktor adalah untuk menjelaskan korelasi dalam sekumpulan data dan menghubungkan variabel-variabel satu sama lain, sedangkan tujuan analisis klaster adalah untuk mengatasi heterogenitas di setiap kumpulan data. Pada intinya, analisis klaster adalah bentuk kategorisasi, sedangkan analisis faktor adalah bentuk penyederhanaan.
Kompleksitas
Kompleksitas adalah satu pertanyaan di mana analisis faktor dan analisis klaster berbeda: ukuran data memengaruhi setiap analisis secara berbeda. Seiring bertambahnya kumpulan data, analisis klaster menjadi rumit secara komputasi. Hal ini benar karena jumlah titik data dalam analisis klaster berhubungan langsung dengan jumlah kemungkinan solusi klaster. Misalnya, jumlah cara untuk membagi dua puluh objek menjadi 4 kelompok dengan ukuran yang sama adalah lebih dari 488 juta. Hal ini membuat metode komputasi langsung, termasuk kategori metode yang termasuk dalam analisis faktor, menjadi tidak mungkin.
Larutan
Meskipun solusi untuk masalah analisis faktor dan analisis klaster bersifat subjektif sampai tingkat tertentu, analisis faktor memungkinkan peneliti untuk menghasilkan solusi "terbaik", dalam arti bahwa peneliti dapat mengoptimalkan aspek tertentu dari solusi (ortogonalitas, kemudahan interpretasi dan sebagainya. di). Hal ini tidak berlaku untuk analisis klaster, karena semua algoritma yang mungkin dapat menghasilkan solusi analisis klaster terbaik tidak efisien secara komputasi. Oleh karena itu, peneliti yang menggunakan analisis klaster tidak dapat menjamin solusi yang optimal.
Aplikasi
Analisis faktor dan analisis klaster berbeda dalam penerapannya pada data nyata. Karena analisis faktor memiliki kemampuan untuk mereduksi sekumpulan variabel yang berat menjadi sekumpulan faktor yang jauh lebih kecil, analisis ini cocok untuk menyederhanakan model yang kompleks. Analisis faktor juga memiliki kegunaan konfirmasi, di mana peneliti dapat mengembangkan serangkaian hipotesis mengenai bagaimana variabel dalam data terkait. Peneliti kemudian dapat menjalankan analisis faktor pada kumpulan data untuk mengkonfirmasi atau menolak hipotesis ini. Analisis cluster, di sisi lain, cocok untuk mengklasifikasikan objek menurut kriteria tertentu. Misalnya, seorang peneliti dapat mengukur aspek-aspek tertentu dari sekelompok tanaman yang baru ditemukan dan menempatkan tanaman tersebut ke dalam kategori spesies dengan menggunakan analisis klaster.