Conţinut
Scalarea multidimensională este o metodă de exprimare vizuală a informațiilor. În loc să arate numere brute, un grafic la scară multidimensională va arăta relațiile dintre variabile; lucrurile care sunt similare vor apărea strâns, în timp ce lucruri diferite vor apărea departe unul de celălalt.
Modelarea relațiilor
Scările multidimensionale arată modul în care lucrurile stau în raport unele cu altele. De exemplu, dacă ai face o scară multidimensională a distanțelor orașelor în Statele Unite, Chicago ar fi mai aproape de Detroit decât de Phoenix.
Un avantaj al acestei metode este că puteți privi la o scară multidimensională și puteți evalua imediat cât de strâns sunt diferite valori. Un dezavantaj este însă că această tehnică nu se ocupă în număr real - o scară multidimensională din Boston, New York și Los Angeles ar arăta aproximativ similar cu o scară multidimensională din Londra, Dublin și Buenos Aires, chiar dacă cifrele reale sunt profund diferite. .
Simplificarea tabelelor
O scară multidimensională este utilizată cel mai bine în situațiile în care există o cantitate mare de date organizate sub formă de tabel. Transformând-o la o scară multidimensională, puteți evalua imediat relațiile, ceea ce este esențial imposibil într-un tabel cu 10.000 sau mai multe cifre diferite - o sumă care este cu totul posibilă.
Dezavantajul este că este necesară o formulă complexă pentru a converti cifrele brute într-o scară multidimensională. Prin urmare, deși este ușor de văzut relațiile dintre figuri, este nevoie de o mare cantitate de efort pentru a crea tabelul. Aceasta înseamnă că dacă veți utiliza o scară multidimensională, trebuie să fiți siguri că există o cerere reală pentru informațiile prezentate. În caz contrar, acum îți folosești timpul fără alte motive decât pentru a economisi timp altcuiva în viitor.
cerere
Scalarea multidimensională este utilizată în general în psihologie, graficând răspunsurile subiectului la diverși stimuli. Această metodă este folosită deoarece cercetătorii pot arăta relații de importanță - adică, cât de multă importanță este acordată diferitelor variabile. Acest lucru poate fi extrem de util, deoarece datele psihologice au tendința de a fi volum mare și au multe aspecte diferite.
Un dezavantaj este faptul că adaugă un alt nivel de subiectivitate la datele psihologice, deoarece modelarea datelor depuse pe o scară multidimensională necesită unele decizii. Ce date vor intra în scară? Ce multiplicatori vor fi folosiți pentru a crea figuri de relație? Aceasta are un efect asupra preciziei scărilor multidimensionale.