Viacrozmerné škálovanie je metóda vizuálneho vyjadrenia informácií. Namiesto zobrazovania hrubých čísel bude viacdimenzionálna mierka zobrazovať vzťahy medzi premennými; veci, ktoré sú si podobné, sa objavia blízko seba, zatiaľ čo veci, ktoré sa líšia, sa objavia ďaleko od seba.
Modelovanie vzťahov
Multidimenzionálne stupnice ukazujú, ako veci navzájom súvisia. Napríklad, ak by ste vytvorili multidimenzionálnu stupnicu vzdialeností mesta v USA, Chicago by bolo bližšie k Detroitu ako k Phoenixu.
Výhodou tejto metódy je, že sa môžete pozrieť na viacrozmernú škálu a okamžite vyhodnotiť, ako úzko súvisia rôzne hodnoty. Nevýhodou však je, že táto technika sa nezaoberá reálnymi číslami - multidimenzionálna škála Bostonu, New Yorku a Los Angeles. by vyzeralo zhruba podobne ako multidimenzionálna škála Londýna, Dublinu a Buenos Aires, aj keď skutočné čísla sú hlboko rôzne.
Zjednodušujúce tabuľky
Multidimenzionálna stupnica sa najlepšie používa v situáciách, keď je veľké množstvo údajov organizovaných vo forme tabuľky. Jeho prevodom na viacrozmernú škálu môžete okamžite posúdiť vzťahy, čo je v podstate nemožné v tabuľke s 10 000 a viac rôznymi číslami - čo je suma, ktorá je celá uskutočniteľné.
Nevýhodou je, že na prevod nespracovaných čísel do viacrozmernej stupnice je potrebný zložitý vzorec. Preto aj keď je ľahké vidieť vzťahy medzi figúrami, vytvorenie tabuľky si vyžaduje veľké úsilie. To znamená, že ak budete používať viacrozmernú škálu, musíte si byť istí, že existuje skutočný dopyt po informáciách, ktoré prezentuje. V opačnom prípade teraz využívate čas iba z dôvodu, aby ste niekomu inému ušetrili čas v budúcnosti.
Aplikácia
V psychológii sa všeobecne používa viacrozmerné škálovanie, ktoré graficky zobrazuje reakcie subjektov na rôzne podnety. Táto metóda sa používa, pretože vedci môžu preukázať vzťahy dôležitosti - to znamená, aký veľký význam sa kladie na rôzne premenné. To môže byť mimoriadne užitočné, pretože psychologické údaje majú tendenciu byť veľké množstvo a majú veľa rôznych aspektov.
Nevýhodou toho je, že psychologickým údajom dodáva ďalšiu vrstvu subjektivity, pretože modelovanie predložených údajov do viacrozmernej mierky si vyžaduje určité rozhodovanie. Ktoré údaje sa dostanú do škály? Ktoré multiplikátory sa použijú na vytvorenie vzťahových čísel? To má vplyv na presnosť viacrozmernej stupnice.