Багатовимірне масштабування - це метод візуального вираження інформації. Замість того, щоб показувати необроблені числа, багатовимірна шкала покаже взаємозв'язок між змінними; подібні речі здаватимуться близько один до одного, а різні - здалеку один від одного.
Моделювання відносин
Багатовимірні шкали показують, як речі стоять по відношенню один до одного. Наприклад, якщо ви зробили багатовимірну шкалу міських відстаней у Сполучених Штатах, Чикаго був би ближче до Детройту, ніж до Фенікса.
Перевагою цього методу є те, що ви можете переглянути багатовимірну шкалу і відразу оцінити, наскільки тісно пов’язані різні значення. Однак недоліком є те, що ця техніка не працює в реальних числах - багатовимірна шкала Бостона, Нью-Йорка та Лос-Анджелеса виглядатиме приблизно як багатовимірна шкала Лондона, Дубліна та Буенос-Айреса, хоча фактичні показники глибоко інший.
Спрощення таблиць
Багатовимірну шкалу найкраще використовувати в ситуаціях, коли існує велика кількість даних, організованих у вигляді таблиці. Перетворивши його в багатовимірну шкалу, ви можете відразу оцінити взаємозв'язки, що є по суті неможливо в таблиці з 10 000 або більше різними цифрами - цілком сумою можливо
Недоліком цього є необхідність складної формули для перетворення необроблених цифр у багатовимірну шкалу. Тому, хоча легко зрозуміти взаємозв'язок між фігурами, для створення таблиці потрібні великі зусилля. Це означає, що якщо ви збираєтеся використовувати багатовимірну шкалу, ви повинні бути впевнені, що існує фактичний попит на інформацію, яку вона представляє. В іншому випадку ви використовуєте свій час зараз не з інших причин, аби заощадити комусь іншому час у майбутньому.
Застосування
Багатовимірне масштабування зазвичай використовується в психології, графікуючи реакції суб’єкта на різні подразники. Цей метод використовується, оскільки дослідники можуть показати важливі взаємозв'язки - тобто, скільки важливості надається різним змінним. Це може бути надзвичайно корисним, оскільки психологічні дані, як правило, мають великий обсяг і мають багато різних аспектів.
Недоліком цього є те, що він додає ще один рівень суб’єктивності до психологічних даних, оскільки моделювання табличних даних у багатовимірну шкалу вимагає певного прийняття рішень. Які дані потраплять у масштаб? Які мультиплікатори використовуватимуться для створення фігур взаємозв’язків? Це впливає на точність багатовимірної шкали.