[問題] 請問集群分析與因素分析差異

[marki (marki)]

各位前輩好

小弟是醫藥從業人員，所以統計只是拿來用的，對原理不甚了解。所以想請教各位

我唸到一篇文章
https://ccforum.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13054-020-02866-x

內容為蒐集住到加護病房且產生急性腎損傷這個狀況的人

然後用剛進加護病房時臨床上或抽血的變數將急性腎損傷分成兩個子群

然後看這兩個子群的outcome (90天死亡等)

我的疑問是為什麼這個不能用集群分析做?

我知道解釋上因素分析(這一篇是latent class analysis)是找背後共同的因子

所以運算的方式或基礎的觀念一定跟集群分析不一樣(版上有一篇好像是在討論這個)

但是我不清楚我何時應該要選哪一種方法呢?

以上

煩請各位指點  感謝

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推 andrew43: 群集是希望把對象歸類成未知的數群，且你不知有幾群和
→ andrew43: 不知各對象屬於哪一群。
推 evilove: 集群分析對人做分類，因素分析對變項做分類
→ marki: 謝謝兩位大大回復 我可以這樣理解嗎?
→ marki: 當有一個新的個案  集群分析可以把它歸到我們分好的群
→ marki: 但是因素分析不行??
推 onionsteven: 群集分析通常目的是區分吧? 兩群分的越開越好 但分出
→ onionsteven: 來的結果是不是適當要另外評估 因素分析起碼分出來
→ onionsteven: 因素分析還可以避免共線性的問題
推 dowbatw: latent class analysis以機率為基礎，如果已經掌握資料特
→ dowbatw: 性 例如機率分布 還有已經知道要用哪些變項來分類的話 會
→ dowbatw: 比較準。cluster anaysis 比較是在未知的情況下探索用的
→ dowbatw: 有distanced-based density-base model-base …很多種算
→ dowbatw: 法，比較難評估哪一種分群方法的結果會貼近實際上需要的
→ dowbatw: latent class有個好處是可以知道像是AIC BIC這些值可以用
→ dowbatw: 來貼近true model
→ marki: 謝謝大家