多次元スケーリングとは何ですか？

多次元スケーリングは、比較が困難なもの間の比較を作成するために使用される方法です。このプロセスの最終結果は、一般に、さまざまなアイテム間のレベルの類似性を示す2次元チャートです。たとえば、研究者は、試験対象にいくつかのリンゴの品種を与え、一度に2つのリンゴ間のいくつかの基準で比較することができます。すべてのリンゴが互いに互いに直接比較されると、データは1つのタイプが別のタイプにどれほど類似しているかを示すグラフにプロットされます。これらの概念は両方とも非常にシンプルでmdashです。このプロセスを複雑にするのは、最後の分析だけです。多次元テストは、テスト項目の多くの要因が同時に調べられることを意味します。Appleの例では、色、甘さや酸味のレベル、さらには果物がどれだけしっかりしているかなどのものについて説明することができます。これは通常、5ポイントまたは7ポイントスケールで、まったく同様ではないことから同じまでの範囲です。これにより、被験者は質問を解釈し、むしろ自分の感情に基づいて答えを出すことができます。これには、数値結果を作成するという追加の利点もあります。これは、研究者がデータを数学的に操作するために使用する可能性があります。ousこの種の研究には、比較のために最小と最大の両方があります。比較が少なすぎたり、項目が比較されている場合、データには存在しない人工的な類似点が表示される場合があります。多すぎると、比較システムが情報で非常に負荷になり、結果は通常決定的ではありません。一般に、4〜8回の比較が4〜12項目の間で行われます。これらは、テストの他の段階を考慮せずに、これらのアイテムだけを比較します。最終的に、被験者はすべてのアイテムを他のすべてのアイテムと比較し、すべて2つのグループで比較します。たとえば、比較は、Apple Oneの甘さとApple 2の間のものである可能性があります。2つの果物の甘さの類似性は、ポイントスケールで評価され、被験者は次の質問に移動します。。まず、色などの同様の要因の比較は、他のすべてのものがない場合に互いに比較されます。次に、他のすべてのアイテムがない場合、単一のアイテムの比較が比較され、両方が重み付けされます。これらの結果は、複数の異なるオブジェクト間の数値的類似性を示す最終的な集計に集約されます。