მრავალგანზომილებიანი სასწორების უპირატესობები და ნაკლოვანებები

მრავალგანზომილებიანი მასშტაბირება ინფორმაციის ვიზუალურად გამოხატვის მეთოდია. ვიდრე ნედლი რიცხვების ჩვენება, მრავალგანზომილებიანი მასშტაბის დიაგრამა აჩვენებს ცვლადებს შორის კავშირებს; მსგავსი რამ გამოჩნდება ერთმანეთთან ახლოს, ხოლო განსხვავებული ერთმანეთისგან.

მრავალგანზომილებიანი სასწორები აჩვენებს, თუ როგორ დგას ყველაფერი ერთმანეთთან მიმართებაში. მაგალითად, თუ შეერთებულ შტატებში გააკეთებდით ქალაქის მანძილების მრავალგანზომილებიან მასშტაბს, ჩიკაგო უფრო ახლოს იქნებოდა დეტროიტთან ვიდრე ფენიქსთან.

ამ მეთოდის უპირატესობა ის არის, რომ შეგიძლიათ გადახედოთ მრავალგანზომილებიან მასშტაბს და დაუყოვნებლივ შეაფასოთ რამდენად მჭიდროდ არის დაკავშირებული სხვადასხვა მნიშვნელობები. მინუსი ის არის, რომ ეს ტექნიკა რეალურ რიცხვებში არ მუშაობს - ბოსტონის, ნიუ იორკისა და ლოს-ანჯელესის მრავალგანზომილებიანი მასშტაბი ის დაახლოებით ლონდონის, დუბლინისა და ბუენოს-აირესის მრავალგანზომილებიანი მასშტაბის მსგავსი იქნება, მიუხედავად იმისა, რომ რეალური მონაცემები საკმაოდ ღრმაა განსხვავებული.

მრავალგანზომილებიანი მასშტაბი საუკეთესოდ გამოიყენება იმ შემთხვევებში, როდესაც მონაცემთა დიდი რაოდენობაა ორგანიზებული ცხრილის სახით. მისი მრავალგანზომილებიან სკალაზე გადაკეთებით შეგიძლიათ დაუყოვნებლივ შეაფასოთ ურთიერთობები არსებითად შეუძლებელია 10 000 ან მეტი სხვადასხვა ციფრის ცხრილში - ეს თანხა მთლიანად არის განხორციელებადი.

ამის მინუსი ის არის, რომ რთული ფორმულა აუცილებელია ნედლი ფიგურების მრავალგანზომილებიან მასშტაბად გადასაკეთებლად. ამიტომ, მართალია, ფიგურებს შორის ურთიერთობების დანახვა ადვილია, მაგრამ ცხრილის შესაქმნელად დიდი ძალისხმევაა საჭირო. ეს ნიშნავს, რომ თუ მრავალგანზომილებიანი მასშტაბის გამოყენებას აპირებთ, დარწმუნებული უნდა იყოთ, რომ მის წარმოდგენილ ინფორმაციაზე რეალური მოთხოვნილებაა. წინააღმდეგ შემთხვევაში, თქვენ ახლა იყენებთ დროს უმიზეზოდ, გარდა იმისა, რომ მომავალში სხვის დროს დაზოგავთ.

მრავალგანზომილებიანი მასშტაბირება ზოგადად გამოიყენება ფსიქოლოგიაში, სხვადასხვა სტიმულის საგნების რეაგირების გრაფიკით. ეს მეთოდი გამოიყენება, რადგან მკვლევარებს შეუძლიათ აჩვენონ მნიშვნელობის ურთიერთობები - ანუ რამდენად დიდი მნიშვნელობა ენიჭება სხვადასხვა ცვლადებს. ეს შეიძლება ძალიან სასარგებლო იყოს, რადგან ფსიქოლოგიური მონაცემები დიდი მოცულობისაა და მრავალი სხვადასხვა ასპექტი აქვს.

ამის უარყოფითი მხარეა ის, რომ იგი ფსიქოლოგიურ მონაცემებს სუბიექტურობის კიდევ ერთ ფენას მატებს, რადგან ცხრილი მონაცემების მრავალგანზომილებიან მასშტაბად მოდელირება მოითხოვს გარკვეული გადაწყვეტილებების მიღებას. რომელი მონაცემები შევა მასშტაბში? რომელი მულტიპლიკატორებით იქნება გამოყენებული ურთიერთობის ფიგურები? ეს გავლენას ახდენს მრავალგანზომილებიანი მასშტაბის სიზუსტეზე.