Tartalom
A többdimenziós méretezés egy módszer az információ vizuális kifejezésére. A nyers számok helyett a többdimenziós skálán ábrázolja a változók közötti kapcsolatokat; a hasonló dolgok közel kerülnek egymáshoz, míg a különféle dolgok messze vannak egymástól.
Kapcsolatok modellezése
A többdimenziós skálák megmutatják, hogyan állnak a dolgok egymással kapcsolatban. Például, ha többdimenziós skálát készít az Egyesült Államokban a távolságokról, Chicago közelebb állna Detroithoz, mint Phoenixhez.
Ennek a módszernek az az előnye, hogy megnézheti a többdimenziós skálát, és azonnal felmérheti, hogy a különböző értékek milyen szorosan kapcsolódnak egymáshoz. Hátránya azonban, hogy ez a technika nem foglalkozik valós számokkal - Boston, New York és Los Angeles többdimenziós skálája nagyjából hasonló lenne London, Dublin és Buenos Aires többdimenziós skálájához, bár a tényleges adatok alapvetően különböznek egymástól. .
A táblázatok egyszerűsítése
A többdimenziós skálát akkor lehet a legjobban alkalmazni, amikor nagy mennyiségű adat van táblázatos formában. Ha többdimenziós léptékre konvertálja, akkor azonnal felbecsülheti a kapcsolatokat, ami lényegében lehetetlen egy 10 000 vagy annál több különböző számú táblázatban - egy összeg ez teljes mértékben megvalósítható.
Ennek hátránya, hogy komplex képletre van szükség a nyers számok többdimenziós skálává alakításához. Ezért, bár a számok közötti kapcsolatok könnyen megfigyelhetők, sok erőfeszítést igényel a táblázat létrehozása. Ez azt jelenti, hogy ha többdimenziós skálát fog használni, akkor biztosnak kell lennie abban, hogy valóban igény van-e a bemutatott információra. Ellenkező esetben a mostani időt csak egyéb okokból használja, csak hogy a jövőben valaki másnak takarítson meg időt.
Alkalmazás
A többdimenziós skálázást általában használják a pszichológiában, ábrázolva az alany válaszát különféle ingerekre. Ezt a módszert azért használják, mert a kutatók meg tudják mutatni a fontos összefüggéseket - azaz hogy mekkora jelentőséget tulajdonítanak a különböző változóknak. Ez rendkívül hasznos lehet, mivel a pszichológiai adatok általában nagy volumenűek és sokféle szempontból rejtenek.
Ennek hátránya, hogy újabb szubjektivitási réteget ad hozzá a pszichológiai adatokhoz, mivel a táblázott adatok többdimenziós skálájává modellezése bizonyos döntést igényel. Mely adatok kerülnek a skálára? Mely szorzókat használják a kapcsolati adatok létrehozására? Ez befolyásolja a többdimenziós skálák pontosságát.