Analisis cluster dan analisis faktor adalah dua metode statistik analisis data. Kedua bentuk analisis ini banyak digunakan dalam ilmu alam dan perilaku. Baik analisis klaster maupun analisis faktor memungkinkan pengguna untuk mengelompokkan bagian-bagian data ke dalam “cluster” atau ke dalam “faktor”, tergantung pada jenis analisisnya. Beberapa peneliti baru dalam metode analisis kluster dan faktor mungkin merasa bahwa kedua jenis analisis ini serupa secara keseluruhan. Meskipun analisis klaster dan analisis faktor tampak serupa di permukaan, mereka berbeda dalam banyak hal, termasuk tujuan dan penerapannya secara keseluruhan.
Objektif
Analisis klaster 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. Pada intinya, analisis kluster 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 kumpulan data, analisis klaster menjadi sulit secara komputasi. 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 kluster 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 klaster, karena semua algoritme yang mungkin dapat menghasilkan solusi analisis klaster terbaik tidak efisien secara komputasi. Oleh karena itu, peneliti yang menggunakan analisis kluster tidak dapat menjamin solusi yang optimal.
Aplikasi
Analisis faktor dan analisis kluster 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 faktor cocok untuk menyederhanakan model yang kompleks. Analisis faktor juga memiliki penggunaan konfirmatori, 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 menyangkal hipotesis ini. Analisis cluster, di sisi lain, cocok untuk mengklasifikasikan objek menurut kriteria tertentu. Sebagai contoh, seorang peneliti dapat mengukur aspek-aspek tertentu dari sekelompok tanaman yang baru ditemukan dan menempatkan tanaman tersebut ke dalam kategori spesies dengan menggunakan analisis kluster.
wanita membaca gambar statistik bisnis oleh forca dari Fotolia.com
