Despite its popularity, the use of

Despite its popularity, the use of cluster analysis has also come under frequent attack. One
cause of concern is the extensive reliance on researcher judgement that is inherent in cluster analysis (Ketchen and Shook, 1996). For example, the technique does not offer a test statistic such as an F-statistic in analysis of variance that provides a clear answer regarding the support or lack of support of a set of results for a hypothesis of interest. A second issue for critics is the perception that most applications of cluster analysis have lacked an underlying theoretical rationale. Without a theoretical foundation, the clusters that are identified may not reflect any real conditions but instead may simply be statistical artifacts (Thomas and Venkatraman, 1988). Despite the controversy surrounding cluster analysis, there has been no comprehensive assessment of the efficacy of its use (Ketchen and Shook, 1996).

Kết quả (Việt) 1:

Mặc dù phổ biến của nó, sử dụng phân tích cụm cũng đã đến dưới tấn công thường xuyên. Một trong những nguyên nhân của mối quan tâm là mở rộng dựa vào các nhà nghiên cứu bản án đó là vốn có trong phân tích cụm (Ketchen và bắt, 1996). Ví dụ, các kỹ thuật không cung cấp một bài kiểm tra số liệu thống kê như một F-thống kê trong phân tích các phương sai mà cung cấp một câu trả lời rõ ràng về hỗ trợ hoặc thiếu sự hỗ trợ của một tập hợp các kết quả cho một giả thuyết ưa thích. Một vấn đề thứ hai cho nhà phê bình là nhận thức rằng hầu hết các ứng dụng của phân tích cụm có thiếu một lý do lý thuyết cơ bản. Nếu không có một nền tảng lý thuyết, cụm được xác định có thể không phản ánh bất kỳ điều kiện thực tế nhưng thay vào đó chỉ đơn giản là có thể là thống kê hiện vật (Thomas và thanhmai, 1988). Mặc dù những tranh cãi xung quanh cụm phân tích, có là không có đánh giá toàn diện về hiệu quả của việc sử dụng nó (Ketchen và bắt, 1996).

Kết quả (Việt) 2:

Mặc dù phổ biến của nó, việc sử dụng phân tích cluster cũng đã bị tấn công thường xuyên. Một
nguyên nhân quan tâm là sự phụ thuộc vào phán đoán rộng nghiên cứu đó là vốn có trong phân tích cluster (Ketchen và Shook, 1996). Ví dụ, các kỹ thuật không đưa ra một thống kê kiểm tra như một chiếc F-statistic trong phân tích phương sai mà cung cấp một câu trả lời rõ ràng về việc hỗ trợ hoặc thiếu sự hỗ trợ của một tập hợp các kết quả cho một giả thuyết quan tâm. Một vấn đề thứ hai cho các nhà phê bình là sự nhận thức rằng hầu hết các ứng dụng của phân tích cluster đã thiếu một lý thuyết cơ bản. Nếu không có một nền tảng lý thuyết, các cụm được xác định có thể không phản ánh bất cứ điều kiện thực tế mà thay vào đó có thể chỉ đơn giản là đồ tạo tác thống kê (Thomas và Venkatraman, 1988). Bất chấp những tranh cãi xung quanh phân tích cluster, chưa có đánh giá toàn diện về hiệu quả của việc sử dụng nó (Ketchen và Shook, 1996).