El análisis de grupos y el análisis de factores son dos métodos estadísticos de análisis de datos. Estas dos formas de análisis son muy utilizadas en las ciencias naturales y del comportamiento. Tanto el análisis de grupos como el análisis de factores permiten al usuario agrupar partes de los datos en "grupos" o en "factores", según el tipo de análisis. Algunos investigadores nuevos en los métodos de análisis de grupos y factores pueden sentir que estos dos tipos de análisis son similares en general. Si bien el análisis de conglomerados y el análisis de factores parecen similares en la superficie, difieren de muchas maneras, incluso en sus objetivos y aplicaciones generales.

Objetivo

El análisis de conglomerados y el análisis de factores tienen diferentes objetivos. El objetivo habitual del análisis de factores es explicar la correlación en un conjunto de datos y relacionar variables entre sí, mientras que el objetivo del análisis de conglomerados es abordar la heterogeneidad en cada conjunto de datos. En espíritu, el análisis de conglomerados es una forma de categorización, mientras que el análisis de factores es una forma de simplificación.

Complejidad

La complejidad es una cuestión sobre la cual el análisis factorial y el análisis de conglomerados son diferentes: el tamaño de los datos afecta a cada uno análisis de manera diferente. A medida que el conjunto de datos crece, el análisis de conglomerados se vuelve difícil de computar. Esto es cierto porque la cantidad de puntos de datos en el análisis de clúster está directamente relacionada con la cantidad de posibles soluciones de clúster. Por ejemplo, la cantidad de formas de dividir veinte objetos en 4 grupos de igual tamaño supera los 488 millones. Esto hace que los métodos computacionales directos, incluida la categoría de métodos a los que pertenece el análisis factorial, sean imposibles.

Solución

Aunque las soluciones al análisis factorial y al análisis de conglomerados son subjetivas hasta cierto punto, el análisis factorial permite al investigador obtener la "mejor" solución, en el sentido de que el investigador puede optimizar cierto aspecto de la solución (ortogonalidad, facilidad de interpretación, etc.). Esto no es así para el análisis de clúster, ya que todos los algoritmos que posiblemente podrían ofrecer una mejor solución de análisis de clúster son computacionalmente ineficientes. Por lo tanto, los investigadores que emplean análisis de conglomerados no pueden garantizar una solución óptima.

Aplicaciones

El análisis de factores y el análisis de conglomerados difieren en cómo se aplican a los datos reales. Debido a que el análisis de factores tiene la capacidad de reducir un conjunto difícil de variables a un conjunto mucho más pequeño de factores, es adecuado para simplificar modelos complejos. El análisis factorial también tiene un uso confirmatorio, en el que el investigador puede desarrollar un conjunto de hipótesis sobre cómo se relacionan las variables en los datos. El investigador puede luego ejecutar un análisis factorial en el conjunto de datos para confirmar o negar estas hipótesis. El análisis de conglomerados, por otro lado, es adecuado para clasificar objetos de acuerdo con ciertos criterios. Por ejemplo, un investigador puede medir ciertos aspectos de un grupo de plantas recién descubiertas y ubicar estas plantas en categorías de especies mediante el uso de análisis de conglomerados.