الفرق بين تحليل الكتلة والعامل

المحتوى

• هدف
• تعقيد
• المحلول
• تطبيقات

تحليل الكتلة وتحليل العوامل هما طريقتان إحصائيتان لتحليل البيانات. يستخدم هذان الشكلان من التحليلات بشكل كبير في العلوم الطبيعية والسلوكية. يتيح كل من تحليل الكتلة وتحليل العوامل للمستخدم تجميع أجزاء من البيانات في "مجموعات" أو "عوامل" ، اعتمادًا على نوع التحليل. قد يشعر بعض الباحثين الجدد في أساليب التحليل العنقودي والعوامل أن هذين النوعين من التحليل متشابهان بشكل عام. في حين أن تحليل الكتلة وتحليل العوامل يبدوان متشابهين على السطح ، إلا أنهما يختلفان بطرق عديدة ، بما في ذلك أهدافهما وتطبيقاتهما الكلية.

هدف

تحليل الكتلة وتحليل العوامل لها أهداف مختلفة. الهدف المعتاد من تحليل العوامل هو شرح الارتباط في مجموعة من البيانات وربط المتغيرات ببعضها البعض ، في حين أن الهدف من تحليل الكتلة هو معالجة عدم التجانس في كل مجموعة من البيانات. من حيث الروح ، يعد تحليل المجموعات شكلًا من أشكال التصنيف ، في حين أن تحليل العوامل هو شكل من أشكال التبسيط.

تعقيد

التعقيد هو أحد الأسئلة التي تختلف عن تحليل العوامل وتحليل الكتلة: يؤثر حجم البيانات على كل تحليل بشكل مختلف. مع نمو مجموعة البيانات ، يصبح تحليل الكتلة مستحيلًا حسابيًا. هذا صحيح لأن عدد نقاط البيانات في تحليل الكتلة يرتبط مباشرة بعدد حلول الكتلة المحتملة. على سبيل المثال ، يتجاوز عدد الطرق لتقسيم عشرين كائنًا إلى 4 مجموعات متساوية في الحجم 488 مليونًا. هذا يجعل الطرق الحسابية المباشرة ، بما في ذلك فئة الطرق التي ينتمي إليها تحليل العوامل ، مستحيلة.

المحلول

على الرغم من أن حلول كل من تحليل العوامل ومشاكل تحليل الكتلة تعتبر ذاتية إلى حد ما ، فإن تحليل العوامل يسمح للباحث بإعطاء حل "أفضل" ، بمعنى أنه يمكن للباحث تحسين جانب معين من الحل (التعامدية ، سهولة التفسير وهلم جرا). هذا ليس هو الحال بالنسبة لتحليل الكتلة ، لأن جميع الخوارزميات التي يمكن أن تسفر عن أفضل حل لتحليل الكتلة غير فعالة من الناحية الحسابية. وبالتالي ، لا يمكن للباحثين الذين يستخدمون التحليل العنقودي ضمان الحل الأمثل.

تطبيقات

يختلف تحليل العوامل وتحليل الكتلة في كيفية تطبيقها على البيانات الحقيقية. نظرًا لأن تحليل العوامل لديه القدرة على تقليل مجموعة غير متغيرة من المتغيرات إلى مجموعة أصغر بكثير من العوامل ، فهو مناسب لتبسيط النماذج المعقدة. يستخدم تحليل العوامل أيضًا تأكيدًا ، حيث يمكن للباحث تطوير مجموعة من الفرضيات المتعلقة بكيفية ارتباط المتغيرات في البيانات. يمكن للباحث بعد ذلك إجراء تحليل العوامل على مجموعة البيانات لتأكيد أو رفض هذه الفرضيات. تحليل الكتلة ، من ناحية أخرى ، مناسب لتصنيف الكائنات وفقًا لمعايير معينة. على سبيل المثال ، يمكن للباحث قياس جوانب معينة من مجموعة من النباتات المكتشفة حديثًا ووضع هذه النباتات في فئات الأنواع من خلال استخدام تحليل المجموعات.