Obsah
Viacrozmerné škálovanie je metóda vizuálneho vyjadrovania informácií. Namiesto toho, aby ukazovali nespracované čísla, bude viacrozmerná stupnica ukazovať vzťahy medzi premennými; veci, ktoré sú podobné, sa objavia blízko seba, zatiaľ čo veci, ktoré sa líšia, sa objavia ďaleko od seba.
Modelovanie vzťahov
Multidimenzionálne stupnice ukazujú, ako veci stoja vo vzájomnom vzťahu. Napríklad, ak by ste urobili viacrozmernú škálu mestských vzdialeností v Spojených štátoch, Chicago by bolo bližšie k Detroitu ako k Phoenixu.
Výhodou tejto metódy je, že sa môžete pozrieť na viacrozmernú škálu a okamžite posúdiť, ako úzko súvisia rôzne hodnoty. Nevýhodou však je, že táto technika sa nezaoberá skutočnými číslami - multidimenzionálna stupnica v Bostone, New Yorku a Los Angeles by vyzerala zhruba podobne ako multidimenzionálna stupnica v Londýne, Dubline a Buenos Aires, aj keď skutočné hodnoty sú výrazne odlišné. ,
Zjednodušenie tabuliek
Viacrozmerná stupnica sa najlepšie používa v situáciách, keď existuje veľké množstvo údajov usporiadaných do tabuľky. Prevedením na multidimenzionálnu mierku môžete okamžite posúdiť vzťahy, čo je v zásade nemožné v tabuľke s 10 000 alebo viac rôznymi číslami - suma, ktorá je úplne uskutočniteľná.
Nevýhodou je, že na premenu nespracovaných čísel na viacrozmernú škálu je potrebný komplexný vzorec. Preto, aj keď je ľahké vidieť vzťahy medzi číslami, 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 prezentujú. V opačnom prípade by ste teraz svoj čas využívali bez iného dôvodu, ako aby ste v budúcnosti ušetrili niekomu inému.
prihláška
Multidimenzionálne škálovanie sa všeobecne používa v psychológii, pričom sa zaznamenávajú reakcie subjektov na rôzne podnety. Táto metóda sa používa, pretože vedci môžu preukázať dôležité vzťahy - t. J., Aký veľký význam sa prikladá rôznym premenným. To môže byť veľmi užitočné, pretože psychologické údaje majú tendenciu mať veľký objem a majú veľa rôznych aspektov.
Nevýhodou je, že k psychologickým údajom pridáva ďalšiu úroveň subjektivity, pretože modelovanie údajov v tabuľkách do viacrozmernej stupnice si vyžaduje určité rozhodovanie. Ktoré údaje pôjdu do rozsahu? Ktoré multiplikátory sa použijú na vytvorenie postavy vzťahov? To má vplyv na presnosť viacrozmerných mierok.