Что такое многомерное масштабирование?

Многомерное масштабирование - это метод, используемый для создания сравнений между вещами, которые трудно сравнивать. Конечным результатом этого процесса, как правило, является двухмерная диаграмма, которая показывает уровень сходства между различными элементами, все относительно друг друга. Например, исследователь может дать испытуемым несколько сортов яблок и попросить их сравнить по нескольким критериям между двумя яблоками одновременно. Как только все яблоки напрямую сравниваются друг с другом, данные наносятся на график, который показывает, насколько один тип похож на другой.

Два компонента многомерного масштабирования - это правильное название, многомерное тестирование и масштабированный отклик. Обе эти концепции очень просты - только анализ в конце делает этот процесс сложным. Многомерное тестирование просто означает, что многие факторы тестируемого элемента проверяются одновременно. В примере с яблоком могут обсуждаться такие вещи, как цвет, уровень сладости или терпкости или даже то, насколько твердый фрукт.

Масштабированный отклик многомерного масштабирования относится к методу, используемому для сравнения факторов. Как правило, это пяти- или семибалльная шкала, которая варьируется от совсем не одинаковой до идентичной. Это позволяет испытуемым интерпретировать вопросы и давать ответы, основываясь скорее на своих чувствах и относящихся к себе с правильным и неправильным. Это также имеет дополнительное преимущество, заключающееся в создании числовых результатов, от одного до пяти или семи, которые исследователи могут использовать для математической обработки данных.

Эти виды исследований имеют как минимум, так и максимум для сравнения. Если сравнений или сравниваемых элементов слишком мало, данные могут показывать искусственное сходство там, где их нет. Когда их слишком много, системы сравнения становятся настолько перегруженными информацией, что результат обычно не дает результатов. Обычно проводится от четырех до восьми сравнений между четырьмя и 12 пунктами.

В многомерном эксперименте по масштабированию испытуемые рассматривают одновременно два элемента. Они сравнивают только эти элементы, не учитывая какой-либо другой этап теста. В конце концов, предметы будут сравнивать каждый предмет с каждым другим, все в группах по два. Например, сравнение может быть между сладостью яблока одного и яблока два. Сходство между сладостью двух фруктов оценивается по балльной шкале, и субъект переходит к следующему вопросу.

После того, как данные собраны, программа, которая оценивает результаты многомерного масштабного эксперимента, выполняет сложный статистический анализ информации. Во-первых, сравнения по схожим факторам, таким как цвет, сравниваются друг с другом в отсутствие всех других. Затем сравниваются сравнения одного элемента, в отсутствие всех других, и оба взвешиваются. Эти результаты затем объединяются в итоговый подсчет, который показывает численное сходство между несколькими разнородными объектами.