因子分析の結果、因子得点を使ったクラスタリングを行う際について
広く一般的には、因子得点を階層分類(ウォード)や非階層分類(k-means)などを通してクラスター分析することが通例だと思いますが、質問です。
仮に因子分析の結果、4因子を抽出することができたとして、当然ですが各レコード(回答者)には4つの因子得点が付与されることになります。ここでレコードを分類(クラスタリング)する際、上記のような通例のクラスター分析を行わず、『単に、4因子をそのままクラスター特性と見なし、各レコードが持つ4因子得点のうち、最も高い得点をもつ因子(ここではそのままクラスター)に強制的に所属させる』という手法を用いた場合、どのような懸案が考えられるのでしょうか。
結果を解釈する上で、把握しておかなくてはいけない背景や知識があれば、と思います。
もっとも、因子分析ですとかクラスター分析の解釈自体が主観的なものですし、数学的・解析的に問題は無いと思いますが、ご意見伺いたいと思います。
勿論、最大値をとるとなると正の値に着目することになるので、負の値が特性を持つ場合に、その特性を無視してしまう、ということは承知の上です。
ただし、階層分類等を用いると、「因子得点が4つとも低いグループ」「因子得点が4つとも高いグループ」といった分類結果が見受けられ、クラスターの特性として傾向を見せにくい(「このクラスターはすべての因子に反応」とか「すべての因子に反応しない」など)ことが多々ありますので、このような質問をしている次第です。
有識者の方、ご意見をいただけれると幸いです。