เนื้อหา
การวิเคราะห์กลุ่มและการวิเคราะห์ปัจจัยเป็นวิธีการทางสถิติสองวิธีในการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ทั้งสองรูปแบบนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาศาสตร์ธรรมชาติและพฤติกรรม ทั้งการวิเคราะห์กลุ่มและการวิเคราะห์ปัจจัยอนุญาตให้ผู้ใช้จัดกลุ่มส่วนของข้อมูลลงใน "กลุ่ม" หรือ "ปัจจัย" ขึ้นอยู่กับประเภทของการวิเคราะห์ นักวิจัยบางคนใหม่สำหรับวิธีการวิเคราะห์กลุ่มและปัจจัยอาจรู้สึกว่าการวิเคราะห์ทั้งสองประเภทนี้มีความคล้ายคลึงกันโดยรวม ในขณะที่การวิเคราะห์กลุ่มและการวิเคราะห์ปัจจัยดูคล้ายกันบนพื้นผิว แต่ก็มีความแตกต่างกันในหลาย ๆ ด้านรวมถึงวัตถุประสงค์และการใช้งานโดยรวม
วัตถุประสงค์
การวิเคราะห์กลุ่มและการวิเคราะห์ปัจจัยมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน วัตถุประสงค์ปกติของการวิเคราะห์ปัจจัยคือการอธิบายความสัมพันธ์ในชุดของข้อมูลและเชื่อมโยงตัวแปรซึ่งกันและกันในขณะที่วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์กลุ่มคือการระบุความแตกต่างในแต่ละชุดของข้อมูล ในใจวิญญาณการวิเคราะห์กลุ่มเป็นรูปแบบของการแบ่งประเภทในขณะที่การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นรูปแบบของการทำให้เข้าใจง่าย
ความซับซ้อน
ความซับซ้อนเป็นคำถามหนึ่งที่การวิเคราะห์ปัจจัยและการวิเคราะห์กลุ่มแตกต่างกัน: ขนาดข้อมูลมีผลต่อการวิเคราะห์แต่ละครั้งแตกต่างกัน เมื่อชุดข้อมูลเติบโตขึ้นการวิเคราะห์กลุ่มกลายเป็นเรื่องยากที่คำนวณได้ สิ่งนี้เป็นจริงเนื่องจากจำนวนจุดข้อมูลในการวิเคราะห์คลัสเตอร์เกี่ยวข้องโดยตรงกับจำนวนโซลูชันคลัสเตอร์ที่เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่นจำนวนวิธีที่จะแบ่งยี่สิบวัตถุเป็น 4 กลุ่มที่มีขนาดเท่ากันมีค่ามากกว่า 488 ล้าน สิ่งนี้ทำให้วิธีการคำนวณโดยตรงรวมถึงประเภทของวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยที่เป็นไปไม่ได้
วิธีการแก้
แม้ว่าการแก้ปัญหาทั้งการวิเคราะห์ปัจจัยและการวิเคราะห์คลัสเตอร์จะอยู่ในระดับหนึ่ง แต่การวิเคราะห์ปัจจัยช่วยให้นักวิจัยได้ผลลัพธ์ที่ "ดีที่สุด" ในแง่ที่ว่าผู้วิจัยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในแง่มุมหนึ่งของการแก้ปัญหา (orthogonality) การตีความและอื่น ๆ ) สิ่งนี้ไม่ได้เป็นเช่นนั้นสำหรับการวิเคราะห์คลัสเตอร์เนื่องจากอัลกอริธึมทั้งหมดที่อาจให้ผลการแก้ปัญหาการวิเคราะห์คลัสเตอร์ที่ดีที่สุดนั้นไม่มีประสิทธิภาพในการคำนวณ ดังนั้นนักวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์กลุ่มไม่สามารถรับประกันทางออกที่ดีที่สุดได้
การประยุกต์ใช้งาน
การวิเคราะห์ปัจจัยและการวิเคราะห์กลุ่มแตกต่างกันในวิธีการใช้กับข้อมูลจริง เนื่องจากการวิเคราะห์ปัจจัยมีความสามารถในการลดชุดตัวแปรที่ไม่แน่นอนลงไปเป็นชุดของปัจจัยที่มีขนาดเล็กกว่ามากจึงเหมาะสำหรับการลดความซับซ้อนของแบบจำลองที่ซับซ้อน การวิเคราะห์ปัจจัยยังมีการใช้ยืนยันซึ่งผู้วิจัยสามารถพัฒนาชุดของสมมติฐานเกี่ยวกับวิธีการที่ตัวแปรในข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ผู้วิจัยสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์ปัจจัยในชุดข้อมูลเพื่อยืนยันหรือปฏิเสธสมมติฐานเหล่านี้ ในทางกลับกันการวิเคราะห์กลุ่มเหมาะสำหรับการจำแนกวัตถุตามเกณฑ์บางอย่าง ตัวอย่างเช่นนักวิจัยสามารถวัดลักษณะบางอย่างของกลุ่มพืชที่ค้นพบใหม่และวางพืชเหล่านี้เป็นหมวดหมู่สปีชีส์โดยใช้การวิเคราะห์คลัสเตอร์