Skalowanie wielowymiarowe to metoda wizualnego wyrażania informacji. Zamiast pokazywać surowe liczby, wielowymiarowy wykres skali pokaże relacje między zmiennymi; rzeczy, które są podobne, będą pojawiać się blisko siebie, podczas gdy rzeczy, które są różne, pojawią się daleko od siebie.
Modelowanie relacji
Skale wielowymiarowe pokazują, jak rzeczy mają się do siebie. Na przykład, jeśli zrobisz wielowymiarową skalę odległości miast w Stanach Zjednoczonych, Chicago będzie bliżej Detroit niż Phoenix.
Zaletą tej metody jest to, że można spojrzeć na wielowymiarową skalę i od razu ocenić, jak ściśle powiązane są ze sobą różne wartości. Wadą jest jednak to, że ta technika nie zajmuje się liczbami rzeczywistymi — wielowymiarową skalą Bostonu, Nowego Jorku i Los Angeles wyglądałby mniej więcej podobnie do wielowymiarowej skali Londynu, Dublina i Buenos Aires, mimo że rzeczywiste liczby są głęboko różne.
Tabele upraszczające
Skala wielowymiarowa najlepiej sprawdza się w sytuacjach, w których istnieje duża ilość danych zorganizowanych w formie tabeli. Przeliczając go na skalę wielowymiarową, można od razu ocenić relacje, co jest zasadniczo niemożliwe w tabeli z 10 000 lub więcej różnymi liczbami — kwota, która jest całkowicie wykonalny.
Wadą tego jest to, że do przekształcenia surowych figur w wielowymiarową skalę potrzebna jest złożona formuła. Dlatego, chociaż łatwo jest zobaczyć zależności między liczbami, stworzenie tabeli wymaga dużego nakładu pracy. Oznacza to, że jeśli zamierzasz używać skali wielowymiarowej, musisz mieć pewność, że istnieje rzeczywiste zapotrzebowanie na prezentowane przez nią informacje. W przeciwnym razie wykorzystujesz swój czas teraz tylko po to, aby zaoszczędzić czas komuś innemu w przyszłości.
Podanie
Skalowanie wielowymiarowe jest powszechnie stosowane w psychologii, przedstawiając na wykresie reakcje podmiotu na różne bodźce. Ta metoda jest stosowana, ponieważ badacze mogą wykazać relacje ważności — tj. to, jak dużą wagę przypisuje się różnym zmiennym. Może to być niezwykle przydatne, ponieważ dane psychologiczne mają zwykle dużą objętość i mają wiele różnych aspektów.
Wadą tego jest to, że dodaje kolejną warstwę subiektywności do danych psychologicznych, ponieważ modelowanie danych tabelarycznych w skali wielowymiarowej wymaga pewnego podejmowania decyzji. Jakie dane trafią do wagi? Jakie mnożniki będą używane do tworzenia liczb relacji? Ma to wpływ na dokładność wielowymiarowej skali.