L’obiettivo principale è descrivere la struttura delle variabili (Y, X1,..., Xk)

Vuoi capire se la tua popolazione è omogenea, o può essere suddivisa in sottogruppi?

Analisi di sottogruppi (cluster analysis)

Esempio:

Hai osservazioni suddivise in gruppi e vuoi classificare delle nuove unità in uno di tali gruppi?

Ad esempio, una banca potrebbe aver classificato i propri clienti in gruppi con diverso rischio di fallimento, e su tale base vuole classificare un nuovo cliente. Nota che, a differenza della cluster analysis, si sa già di avere un certo numero di gruppi in cui sono suddivise le osservazioni, e si vuole sapere dove classificare la prossima.

Analisi discriminante

Vuoi cercare di sintetizzare i tuoi dati, creando nuove variabili (ottenute combinando quelle di partenza), che possano spiegare una buona parte della variabilità dei dati originari?

Componenti principali

Pensi che le variabili che stai esaminando possano dipendere da alcune variabili latenti (non osservabili) ?

Analisi fattoriale