Višedimenzionalno skaliranje metoda je vizualnog izražavanja informacija. Umjesto da prikazuje sirove brojeve, višedimenzionalna ljestvica ljestvica prikazat će odnose između varijabli; stvari koje su slične pojavit će se blisko, dok će se stvari razlikovati daleko jedna od druge.
Modeliranje odnosa
Višedimenzionalne ljestvice pokazuju kako stvari stoje jedna u odnosu na drugu. Primjerice, ako napravite višedimenzionalnu ljestvicu gradskih udaljenost u Sjedinjenim Državama, Chicago bi bio bliži Detroitu nego Phoenixu.
Prednost ove metode je što možete pogledati višedimenzionalnu ljestvicu i odmah procijeniti koliko su različite vrijednosti povezane. Nedostatak je, međutim, što se ova tehnika ne bavi stvarnim brojevima - višedimenzionalna ljestvica Bostona, New Yorka i Los Angelesa izgledao bi približno slično višedimenzionalnoj ljestvici Londona, Dublina i Buenos Airesa, iako su stvarne brojke duboko drugačiji.
Pojednostavljivanje tablica
Višedimenzionalnu ljestvicu najbolje je koristiti u situacijama kada postoji velika količina podataka organizirana u obliku tablice. Pretvarajući ga u višedimenzionalnu ljestvicu, možete odmah procijeniti odnose, što je u osnovi nemoguće u tablici s 10 000 ili više različitih brojki - to je u potpunosti iznos izvedivo.
Nedostatak je toga što je za pretvorbu sirovih figura u višedimenzionalnu ljestvicu potrebna složena formula. Stoga, iako je lako uočiti povezanost između brojki, potreban je velik napor za stvaranje tablice. To znači da ako ćete koristiti višedimenzionalnu ljestvicu, morate biti sigurni da postoji stvarna potražnja za informacijama koje predstavljaju. Inače, svoje vrijeme sada koristite bez razloga, osim da biste nekome drugome uštedjeli vrijeme u budućnosti.
Primjena
Multidimenzionalno skaliranje općenito se koristi u psihologiji, grafički prikazuje reakcije ispitanika na različite podražaje. Ova se metoda koristi jer istraživači mogu pokazati važne odnose - tj. Koliko se važnosti pridaje različitim varijablama. To može biti izuzetno korisno, jer psihološki podaci imaju veliku količinu i imaju mnogo različitih aspekata.
Nedostatak je toga što psihološkim podacima dodaje još jedan sloj subjektivnosti, jer modeliranje tabličnih podataka u višedimenzionalnu ljestvicu zahtijeva određeno odlučivanje. Koji će podaci ući u ljestvicu? Koji će se multiplikatori koristiti za stvaranje odnosa? To utječe na točnost višedimenzionalne ljestvice.