Razlika med analizo grozdov in faktorjev

Grozdna analiza in faktorska analiza sta dve statistični metodi analize podatkov. Ti dve obliki analize se pogosto uporabljata v naravoslovju in vedenjskih vedah. Tako grozdna analiza kot faktorska analiza uporabniku omogočata, da dele podatkov razvrsti v »grozde« ali na »faktorje«, odvisno od vrste analize. Nekateri raziskovalci, ki so novi v metodah grozdnih in faktorskih analiz, morda menijo, da sta si ti dve vrsti analiz na splošno podobni. Čeprav sta si grozdasta analiza in faktorska analiza na videz podobna, se v marsičem razlikujeta, tudi v splošnih ciljih in aplikacijah.

Analiza grozdov in faktorska analiza imata različne cilje. Običajni cilj faktorske analize je razložiti korelacijo v nizu podatkov in povezati spremenljivke med seboj, medtem ko je cilj grozdne analize obravnavanje heterogenosti v vsakem naboru podatkov. V duhu je grozdna analiza oblika kategorizacije, faktorska analiza pa oblika poenostavitve.

Kompleksnost je eno vprašanje, pri katerem se faktorska analiza in analiza grozdov razlikujeta: velikost podatkov na vsako analizo vpliva različno. Z naraščanjem nabora podatkov postaja analiza grozdov računsko nerešljiva. To drži, ker je število podatkovnih točk pri analizi grozdov neposredno povezano s številom možnih rešitev grozda. Na primer, število načinov, kako razdeliti dvajset predmetov na 4 enako velike grozde, je več kot 488 milijonov. To onemogoča neposredne računske metode, vključno s kategorijo metod, ki jim pripada faktorska analiza.

Čeprav so rešitve tako faktorske analize kot grozdne analize do neke mere subjektivne, faktorska analiza raziskovalcu to omogoča dajo "najboljšo" rešitev v smislu, da lahko raziskovalec optimizira določen vidik rešitve (pravokotnost, enostavnost razlage itd.) naprej). To ne velja za analizo grozdov, saj so vsi algoritmi, ki bi lahko dali najboljšo rešitev za analizo grozdov, računsko neučinkoviti. Zato raziskovalci, ki uporabljajo analizo grozdov, ne morejo zagotoviti optimalne rešitve.

Faktorska analiza in analiza grozdov se razlikujeta po tem, kako se uporabljata za resnične podatke. Ker ima faktorska analiza možnost omejiti nabor spremenljivk na veliko manjši nabor dejavnikov, je primerna za poenostavitev kompleksnih modelov. Faktorska analiza ima tudi potrditveno uporabo, pri kateri lahko raziskovalec razvije niz hipotez o tem, kako so spremenljivke v podatkih povezane. Nato lahko raziskovalec na podlagi podatkov opravi faktorsko analizo, da potrdi ali zanika te hipoteze. Grozdna analiza pa je primerna za razvrščanje predmetov po določenih kriterijih. Na primer, raziskovalec lahko z uporabo grozdne analize izmeri nekatere vidike skupine novoodkritih rastlin in jih uvrsti v kategorije vrst.