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