Çok boyutlu ölçekleme, bilgiyi görsel olarak ifade etmenin bir yöntemidir. Ham sayıları göstermek yerine, çok boyutlu bir ölçek tablosu değişkenler arasındaki ilişkileri gösterecektir; benzer şeyler birbirine yakın görünecek, farklı şeyler birbirinden uzak görünecek.
İlişki Modelleme
Çok boyutlu ölçekler, şeylerin birbirleriyle ilişkili olarak nasıl durduğunu gösterir. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'nde çok boyutlu bir şehir mesafeleri ölçeği yaptıysanız, Chicago Detroit'e Phoenix'ten daha yakın olacaktır.
Bu yöntemin bir avantajı, çok boyutlu bir ölçeğe bakabilmeniz ve farklı değerlerin ne kadar yakından ilişkili olduğunu hemen değerlendirebilmenizdir. Yine de bir dezavantaj, bu tekniğin gerçek sayılarla ilgilenmemesidir - çok boyutlu bir Boston, New York ve Los Angeles ölçeği. Londra, Dublin ve Buenos Aires'in çok boyutlu ölçeğine kabaca benzer görünse de, gerçek rakamlar derinden farklı.
Tabloları Basitleştirme
Çok boyutlu bir ölçek, tablo biçiminde düzenlenmiş çok miktarda verinin olduğu durumlarda en iyi şekilde kullanılır. Çok boyutlu bir ölçeğe dönüştürerek, ilişkileri anında değerlendirebilirsiniz. 10.000 veya daha fazla farklı rakam içeren bir tabloda esasen imkansız - tamamen bu bir miktar mümkün.
Bunun dezavantajı, ham rakamları çok boyutlu bir ölçeğe dönüştürmek için karmaşık bir formülün gerekli olmasıdır. Bu nedenle, rakamlar arasındaki ilişkileri görmek kolay olsa da, tabloyu oluşturmak büyük miktarda çaba gerektirir. Bu, çok boyutlu bir ölçek kullanacaksanız, sunduğu bilgi için gerçek bir talep olduğundan emin olmanız gerektiği anlamına gelir. Aksi takdirde, şimdiki zamanınızı, gelecekte başka birine zaman kazandırmaktan başka bir amaç için kullanmıyorsunuz.
Uygulama
Çok boyutlu ölçekleme genellikle psikolojide kullanılır, çeşitli uyaranlara özne tepkilerinin grafiğini çizer. Bu yöntem, araştırmacıların önemli ilişkileri, yani farklı değişkenlere ne kadar önem verildiğini gösterebildikleri için kullanılır. Psikolojik veriler yüksek hacimli olma eğiliminde olduğu ve birçok farklı yönü olduğu için bu son derece yararlı olabilir.
Bunun bir dezavantajı, psikolojik verilere başka bir öznellik katmanı eklemesidir, çünkü tablolanmış verileri çok boyutlu bir ölçekte modellemek biraz karar vermeyi gerektirir. Hangi veriler ölçeğe girecek? İlişki figürleri oluşturmak için hangi çarpanlar kullanılacak? Bunun çok boyutlu ölçeğin doğruluğu üzerinde bir etkisi vardır.