İçerik
Çok boyutlu ölçeklendirme, bilgiyi görsel olarak ifade etme yöntemidir. Ham sayıları göstermek yerine, çok boyutlu bir ölçek çizelgesi değişkenler arasındaki ilişkileri gösterecektir; Benzer şeyler birbirine yakın görünecek, farklı şeyler birbirinden uzak görünecektir.
İlişki Modellemesi
Çok boyutlu ölçekler işlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu göstermektedir. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'nde çok boyutlu bir şehir mesafesi ölçeği oluşturduysanız, Chicago Detroit'e Phoenix'ten daha yakın olacaktı.
Bu yöntemin bir avantajı, çok boyutlu bir ölçeğe bakıp hemen farklı değerlerin ne kadar yakından ilişkili olduğunu değerlendirebilmenizdir. Yine de bir dezavantaj, bu tekniğin gerçek sayılarla başa çıkmamasıdır - çok boyutlu bir Boston, New York ve Los Angeles ölçeği, gerçek rakamlar derinden farklı olsa bile, çok boyutlu bir Londra, Dublin ve Buenos Aires ölçeğine benzer gözükecektir. .
Tabloları Basitleştirme
Çok boyutlu bir ölçek, en iyi şekilde tablo şeklinde düzenlenmiş büyük miktarda veri bulunan durumlarda kullanılır. Bunu çok boyutlu bir ölçeğe dönüştürerek, hemen hemen imkansız olan 10.000 ya da daha fazla farklı rakamlı bir tabloda - tamamen uygulanabilir bir tutar olan ilişkileri hemen değerlendirebilirsiniz.
Bunun dezavantajı, ham rakamları çok boyutlu bir ölçeğe dönüştürmek için karmaşık bir formülün gerekli olmasıdır. Bu nedenle, figürler arasındaki ilişkileri görmek kolay olsa da, tabloyu oluşturmak için büyük çaba harcar. Bu, çok boyutlu bir ölçek kullanacaksanız, sunumu için gerçek bir talep olduğuna emin olmanız gerektiği anlamına gelir. Aksi halde, zamanınızı şimdiden bir başkasını zamandan tasarruf etmek dışında bir sebep olmadan kullanıyorsunuz.
Uygulama
Çok boyutlu ölçeklendirme genellikle psikolojide kullanılır ve konu çeşitli uyaranlara verilen tepkileri gösterir. Bu yöntem kullanılır çünkü araştırmacılar önem ilişkilerini gösterebilir - yani farklı değişkenlere ne kadar önem verilir? Psikolojik veriler yüksek hacimli olma eğiliminde olduğundan ve birçok farklı yönden bulunduğundan, bu son derece yararlı olabilir.
Bunun bir dezavantajı, tablo verilerini çok boyutlu bir ölçekte modellemek için karar vermeyi gerektirmesi nedeniyle, psikolojik verilere başka bir öznellik katmanı eklemesidir. Hangi veriler ölçeğe girecek? İlişki rakamlarını oluşturmak için hangi çarpanlar kullanılacak? Bunun çok boyutlu ölçeklerin doğruluğu üzerinde etkisi vardır.