Klusteranalys och faktoranalys är två statistiska metoder för dataanalys. Dessa två former av analys används starkt i natur- och beteendevetenskapen. Både klusteranalys och faktoranalys tillåter användaren att gruppera delar av data i "kluster" eller på "faktorer" beroende på typen av analys. Några forskare som är nya med metoderna för kluster och faktoranalyser kan känna att dessa två typer av analyser är likartade överallt. Medan gruppanalys och faktoranalys verkar lika på ytan, skiljer de sig på många sätt, inklusive i deras övergripande mål och tillämpningar.

Mål

Klusteranalys och faktoranalys har olika mål. Det vanliga målet med faktoranalys är att förklara korrelation i en uppsättning data och relatera variabler till varandra, medan målet med gruppanalys är att adressera heterogenitet i varje uppsättning data. I anda är gruppanalys en form av kategorisering, medan faktoranalys är en form av förenkling.

Komplexitet

Komplexitet är en fråga om vilken faktoranalys och gruppanalys som skiljer sig: datastorleken påverkar varje analys annorlunda. När datamängden växer blir gruppanalys beräknat på ett datoriskt sätt. Detta är sant eftersom antalet datapunkter i klusteranalysen är direkt relaterat till antalet möjliga klusterlösningar. Till exempel är antalet sätt att dela upp tjugo objekt i 4 kluster av samma storlek över 488 miljoner. Detta gör direkta beräkningsmetoder, inklusive kategorin metoder som faktoranalys tillhör, omöjlig.

Lösning

Även om lösningarna för både faktoranalys och klusteranalysproblem är subjektiva i viss mån, faktoranalys gör det möjligt för en forskare att ge en "bästa" lösning, i den meningen att forskaren kan optimera en viss aspekt av lösningen (ortogonalitet, enkel tolkning och så vidare). Detta är inte så för gruppanalys, eftersom alla algoritmer som möjligen kan ge en bästa gruppanalyslösning är beräkningsmässigt ineffektiva. Forskare som använder klusteranalys kan därför inte garantera en optimal lösning.

Applikationer

Faktoranalys och gruppanalys skiljer sig åt i hur de tillämpas på reella data. Eftersom faktoranalys har förmågan att reducera en obetydlig uppsättning variabler till en mycket mindre uppsättning faktorer är den lämplig för att förenkla komplexa modeller. Faktoranalys har också en bekräftande användning, där forskaren kan utveckla en uppsättning hypoteser angående hur variabler i uppgifterna är relaterade. Forskaren kan sedan köra faktoranalys på datasatsen för att bekräfta eller förneka dessa hypoteser. Klusteranalys är å andra sidan lämplig för att klassificera objekt enligt vissa kriterier. Till exempel kan en forskare mäta vissa aspekter av en grupp nyupptäckta växter och placera dessa växter i artskategorier genom att använda klusteranalys.