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答案 1：
考虑一个矩阵是多个样本的指标集合，如果每个样本有多个指标：样本为行，指标为列。所谓Q型是对指标处理，对列。与之相对的所谓R型是对样本处理，对行。就你的问题而言，Q型因子分析可以认为是考虑指标的重要性，保留哪些去掉哪些；Q型聚类分析考虑的是指标之间的相关性，哪几类指标可能属于组成一个类，使得组内距离小组间距离大（组内距离、组间距离都需要自己根据具体问题来定义）。希望对你有用。答案 2：
Q型就是对指标进行缩减，太多的指标变量意味着大量的数据需要采集，如果几个指标可以用更少的指标来代表，这样就可以省时省心。分析的时候也不必因为更大的误差或者异常的数值而导致干扰和疑虑。 R型的话，就是对样本进行分组，差异较小的放在一起，目的是用来发现他们的特征以便深入研究，而不是像Q型为了缩减来优化模型结构。 比如很多个病例和很多个指标。类似见WHO的各国卫生数据。分享常识给亲友.
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