A többdimenziós méretezés az információ vizuális kifejezésének módszere. A nyers számok helyett a többdimenziós skála diagram mutatja a változók közötti kapcsolatokat; a hasonló dolgok szorosan egymás mellett jelennek meg, míg a különböző dolgok egymástól távol állnak.
Kapcsolat modellezése
A többdimenziós skálák megmutatják, hogy állnak a dolgok egymáshoz viszonyítva. Például, ha többdimenziós skálát készít a város távolságairól az Egyesült Államokban, Chicago közelebb lenne Detroithoz, mint Phoenixhez.
Ennek a módszernek az az előnye, hogy megnézhet egy többdimenziós skálát, és azonnal felmérheti, hogy a különböző értékek milyen szoros kapcsolatban állnak egymással. Hátrány azonban, hogy ez a technika nem valós számokkal foglalkozik - Boston, New York és Los Angeles sokdimenziós skálája nagyjából hasonló lenne London, Dublin és Buenos Aires sokdimenziós skálájához, annak ellenére, hogy a tényleges adatok különböző.
A táblázatok egyszerűsítése
A többdimenziós skála a legjobban alkalmazható olyan helyzetekben, amikor nagy mennyiségű adat van táblázatos formában rendezve. Többdimenziós skálára konvertálva azonnal felmérheti a kapcsolatokat, ami lényegében lehetetlen egy 10 000 vagy annál több különféle számot tartalmazó táblázatban - ez az összeg teljes mértékben megvalósítható.
Ennek hátránya, hogy összetett képletre van szükség a nyers figurák többdimenziós skálává konvertálásához. Ezért bár jól látható az ábrák közötti összefüggések, a táblázat elkészítése nagy erőfeszítéseket igényel. Ez azt jelenti, hogy ha többdimenziós skálát fog használni, akkor biztosnak kell lennie abban, hogy tényleges igény van az általa bemutatott információkra. Egyébként most nem más okból használja fel az idejét, mint hogy másnak időt spóroljon a jövőben.
Alkalmazás
A többdimenziós méretezést általában a pszichológiában alkalmazzák, ábrázolva a különböző ingerekre adott válaszokat. Ezt a módszert azért használják, mert a kutatók megmutathatják a fontosságú összefüggéseket - vagyis mennyi jelentőséget tulajdonítanak a különböző változóknak. Ez rendkívül hasznos lehet, mivel a pszichológiai adatok általában nagy mennyiségűek és sokféle szempontot tartalmaznak.
Ennek hátránya, hogy a szubjektivitás újabb rétegével egészíti ki a pszichológiai adatokat, mivel a beterjesztett adatok többdimenziós skálára történő modellezése némi döntéshozatalt igényel. Mely adatok kerülnek a skálába? Mely szorzókkal hozzák létre a kapcsolati adatokat? Ez hatással van a többdimenziós skála pontosságára.