განსხვავება კასეტურ და ფაქტორულ ანალიზს შორის

კასეტური ანალიზი და ფაქტორული ანალიზი მონაცემთა ანალიზის ორი სტატისტიკური მეთოდია. ანალიზის ეს ორი ფორმა ძლიერ გამოიყენება ბუნებისა და ქცევის მეცნიერებებში. როგორც კასეტური ანალიზი, ასევე ფაქტორული ანალიზი საშუალებას აძლევს მომხმარებელს დააჯგუფოს მონაცემების ნაწილები „მტევანებად“ ან „ფაქტორებად“, რაც დამოკიდებულია ანალიზის ტიპზე. კასეტური და ფაქტორული ანალიზის მეთოდების ახალმა მკვლევარებმა შეიძლება იგრძნონ, რომ ამ ორი ტიპის ანალიზი საერთოა. მიუხედავად იმისა, რომ კასეტური ანალიზი და ფაქტორული ანალიზი ზედაპირზე მსგავსია, ისინი განსხვავდებიან მრავალი თვალსაზრისით, მათ შორის მათი საერთო მიზნებითა და პროგრამებით.

კასეტური ანალიზი და ფაქტორული ანალიზი განსხვავებული მიზნები აქვთ. ფაქტორების ანალიზის ჩვეული მიზანია კორელაციის ახსნა მონაცემთა ერთობლიობაში და ცვლადების დაკავშირება ერთმანეთის მიმართ, ხოლო კასეტური ანალიზის მიზანია მონაცემების თითოეულ კომპლექტში ჰეტეროგენურობის დაძლევა. სულისკვეთებით, კასეტური ანალიზი არის კატეგორიზაციის ფორმა, ხოლო ფაქტორული ანალიზი გამარტივების ფორმაა.

სირთულე არის ერთი კითხვა, რომელზეც განსხვავდება ფაქტორული ანალიზი და კასეტური ანალიზი: მონაცემთა ზომა თითოეულ ანალიზზე განსხვავებულად მოქმედებს. მონაცემთა ნაკრების ზრდასთან ერთად, კლასტერული ანალიზი კომპიუტერულად რთულია. ეს მართალია, რადგან კასეტური ანალიზის მონაცემების რაოდენობა პირდაპირ კავშირშია შესაძლო კასეტური ამოხსნების რაოდენობასთან. მაგალითად, ოცი ობიექტის თანაბარი ზომის 4 მტევნად დაყოფის გზების რაოდენობა 488 მილიონზე მეტია. ეს შეუძლებელს ხდის უშუალოდ გამოთვლითი მეთოდების ჩათვლით, იმ მეთოდების კატეგორიის ჩათვლით, რომელსაც ეკუთვნის ფაქტორული ანალიზი.

მიუხედავად იმისა, რომ როგორც ფაქტორული, ასევე კასეტური ანალიზის პრობლემების გადაჭრა გარკვეულწილად სუბიექტურია, ფაქტორული ანალიზი საშუალებას აძლევს მკვლევარს გამოიღოს "საუკეთესო" გამოსავალი, იმ გაგებით, რომ მკვლევარს შეუძლია გამოსავალი გარკვეული ასპექტის ოპტიმიზაცია (ორთოგონალობა, ინტერპრეტაციის სიმარტივე და ა.შ.) ჩართულია). ეს ასე არ არის კასეტური ანალიზისთვის, ვინაიდან ყველა ალგორითმი, რომლებმაც შესაძლოა კასეტური ანალიზის საუკეთესო გამოსავალი მიიღონ, გამოთვლით არაეფექტურია. ამრიგად, მკვლევარები, რომლებიც იყენებენ კასეტურ ანალიზს, ვერ უზრუნველყოფენ ოპტიმალური გადაწყვეტის გარანტიას.

ფაქტორული ანალიზი და კასეტური ანალიზი განსხვავდება იმით, თუ როგორ გამოიყენება ისინი რეალურ მონაცემებზე. იმის გამო, რომ ფაქტორების ანალიზს აქვს ცვლადების არასასურველი ნაკრების შემცირება უფრო მცირე ფაქტორებზე, ეს შესაფერისია რთული მოდელების გამარტივებისთვის. ფაქტორების ანალიზს ასევე აქვს დამადასტურებელი გამოყენება, რომელშიც მკვლევარს შეუძლია შეიმუშაოს ჰიპოთეზების კომპლექტი იმის შესახებ, თუ როგორ არის დაკავშირებული მონაცემთა ცვლადები. შემდეგ მკვლევარს შეუძლია აწარმოოს ფაქტორული ანალიზი მონაცემთა ნაკრებზე ამ ჰიპოთეზების დასადასტურებლად ან უარყოფისთვის. მეორეს მხრივ, კასეტური ანალიზი შესაფერისია ობიექტების გარკვეული კრიტერიუმების მიხედვით დასადგენად. მაგალითად, მკვლევარს შეუძლია გაზომოს ახლად აღმოჩენილი მცენარეების ჯგუფის გარკვეული ასპექტები და განათავსოს ეს მცენარეები სახეობების კატეგორიებში, კასეტური ანალიზის გამოყენებით.