Зміст
Багатовимірне масштабування - це метод вираження інформації візуально. Замість того, щоб показувати необроблені числа, багатовимірна масштабна діаграма покаже зв’язки між змінними; подібні речі з’являться близько один до одного, тоді як речі, які відрізняються, з’являться далеко один від одного.
Моделювання відносин
Багатовимірні ваги показують, як речі стоять один щодо одного. Наприклад, якби ви зробили багатовимірний масштаб відстані до міста в США, Чикаго був би ближче до Детройту, ніж до Фенікса.
Перевагою цього методу є те, що ви можете переглянути багатовимірну шкалу і відразу оцінити, наскільки тісно пов'язані різні значення. Недоліком є те, що ця методика не справляється в реальній кількості - багатовимірна шкала Бостона, Нью-Йорка та Лос-Анджелеса виглядає приблизно схожою на багатовимірну шкалу Лондона, Дубліна та Буенос-Айреса, хоча фактичні показники значно відрізняються .
Спрощення таблиць
Багатовимірну шкалу найкраще використовувати в ситуаціях, коли існує велика кількість даних, організованих у формі таблиці. Перетворивши його в багатовимірну шкалу, ви можете негайно оцінити взаємозв'язки, що, по суті, неможливо в таблиці з 10 000 і більше різних цифр - цілком можлива сума.
Недоліком цього є те, що для перетворення необроблених фігур у багатовимірну шкалу необхідна складна формула. Тому, хоча легко зрозуміти взаємозв'язки між фігурами, для створення таблиці потрібні великі зусилля. Це означає, що якщо ви збираєтесь використовувати багатовимірну шкалу, ви повинні бути впевнені, що існує фактичний попит на інформацію, яку вона подає. В іншому випадку ви зараз використовуєте свій час ні з якої іншої причини, крім того, щоб заощадити чужий час у майбутньому.
Застосування
Багатовимірне масштабування зазвичай використовується в психології, графіку відповідей суб'єкта на різні подразники. Цей метод використовується тому, що дослідники можуть виявити важливі відносини - тобто, наскільки важливе значення надається різним змінним. Це може бути надзвичайно корисно, оскільки психологічні дані мають велику кількість і мають багато різних аспектів.
Недоліком цього є те, що він додає ще один рівень суб'єктивності психологічним даним, оскільки моделювання висунутих даних у багатовимірну шкалу вимагає певного прийняття рішень. Які дані підуть в масштаб? Які множники будуть використані для створення фігур відносин? Це впливає на точність багатовимірних шкал.