A escala multidimensional é um método de expressar informações visualmente. Em vez de mostrar números brutos, um gráfico de escala multidimensional mostrará as relações entre as variáveis; coisas semelhantes aparecerão próximas umas das outras, enquanto coisas diferentes aparecerão distantes umas das outras.
Modelagem de Relacionamento
Escalas multidimensionais mostram como as coisas se relacionam umas com as outras. Por exemplo, se você fizesse uma escala multidimensional das distâncias das cidades nos Estados Unidos, Chicago estaria mais perto de Detroit do que de Phoenix.
Uma vantagem desse método é que você pode olhar para uma escala multidimensional e avaliar imediatamente quão intimamente relacionados estão os diferentes valores. Uma desvantagem, porém, é que essa técnica não lida em números reais - uma escala multidimensional de Boston, Nova York e Los Angeles seria mais ou menos semelhante a uma escala multidimensional de Londres, Dublin e Buenos Aires, embora os números reais sejam profundamente diferente.
Simplificando Tabelas
Uma escala multidimensional é melhor usada em situações onde há uma grande quantidade de dados organizados em forma de tabela. Ao convertê-lo em uma escala multidimensional, você pode avaliar imediatamente as relações, que é essencialmente impossível em uma mesa com 10.000 ou mais números diferentes - uma quantidade que é inteiramente viável.
A desvantagem disso é que uma fórmula complexa é necessária para converter figuras brutas em uma escala multidimensional. Portanto, embora seja fácil ver as relações entre as figuras, é preciso muito esforço para criar a tabela. Isso significa que, se você for usar uma escala multidimensional, precisa ter certeza de que há uma demanda real pelas informações que ela apresenta. Caso contrário, você está usando seu tempo agora sem nenhuma razão, a não ser para economizar o tempo de outra pessoa no futuro.
Aplicativo
O escalonamento multidimensional é geralmente usado em psicologia, representando graficamente as respostas do sujeito a vários estímulos. Este método é usado porque os pesquisadores podem mostrar relações de importância - ou seja, quanta importância é atribuída a diferentes variáveis. Isso pode ser extremamente útil, pois os dados psicológicos tendem a ser de grande volume e ter muitos aspectos diferentes.
Uma desvantagem disso é que adiciona outra camada de subjetividade aos dados psicológicos, já que modelar os dados da tabela em uma escala multidimensional requer algumas tomadas de decisão. Quais dados irão para a escala? Quais multiplicadores serão usados para criar figuras de relacionamento? Isso afeta a precisão da escala multidimensional.