다차원 스케일링이란 무엇입니까?

다차원 스케일링은 비교하기 어려운 것들을 비교하는 데 사용되는 방법입니다.이 프로세스의 최종 결과는 일반적으로 다양한 항목 간의 유사성을 보여주는 2 차원 차트입니다.예를 들어, 연구원은 시험 대상에게 여러 종류의 사과를 제공하고 한 번에 두 사과 사이의 여러 기준을 비교할 수 있습니다.모든 사과가 서로의 종류와 직접 비교되면 데이터는 하나의 유형이 다른 유형과 얼마나 유사한지를 보여주는 그래프에 표시됩니다.

다차원 스케일링의 두 구성 요소는 이름, 다차원 테스트 및 스케일 응답입니다.이 두 개념은 모두 매우 간단합니다.이 프로세스를 복잡하게 만드는 것은 결국 분석 일뿐입니다.다차원 테스트는 단순히 테스트 항목의 많은 요소가 동시에 검사된다는 것을 의미합니다.사과의 예에서, 색상, 단맛 또는 타르트 수준 또는 과일이 얼마나 단단해질 수 있는지와 같은 것들이 논의 될 수 있습니다.이것은 일반적으로 전혀 비슷하지 않은 것에서 동일하게 5 점 또는 7 점 척도입니다.이를 통해 테스트 대상은 질문을 해석하고 자신의 감정에 따라 자신의 감정에 따라 자신을 옳고 그름에 따라 대답 할 수 있습니다.이것은 또한 연구자들이 데이터를 수학적으로 조작하는 데 사용할 수있는 수치 결과, 1 ~ 5 또는 7의 수치 결과를 창출 할 수있는 추가 이점이 있습니다.

이러한 종류의 연구는 비교를 위해 최소 및 최대 값을 모두 가지고 있습니다.비교 나 비교 항목이 너무 적은 경우, 데이터는 존재하지 않는 곳에 인공적인 유사성을 보일 수 있습니다.너무 많으면 비교 시스템에 정보가 과부하되어 결과가 일반적으로 결정적이지 않습니다.일반적으로, 4 ~ 8 개의 비교는 4 ~ 12 개의 항목 사이에서 이루어집니다.

다차원 스케일링 실험에서 피험자는 한 번에 두 항목을 살펴 봅니다.그들은 테스트의 다른 단계를 고려하지 않고이 항목들만 비교합니다.결국, 주제는 모든 항목을 다른 모든 항목과 비교할 것입니다.예를 들어, 비교는 Apple One의 단맛과 Apple Two 사이에있을 수 있습니다.두 과일의 단맛 사이의 유사성은 포인트 척도에서 평가되고 주제는 다음 질문으로 이동합니다.

데이터를 수집 한 후 다차원 스케일링 실험의 결과를 평가하는 프로그램은 정보에 대한 복잡한 통계 분석을 수행합니다..첫째, 색상과 같은 유사한 요인에 대한 비교는 다른 모든 것이없는 경우 서로 비교됩니다.그런 다음 다른 모든 항목이없는 경우 단일 항목의 비교를 비교하고 둘 다 가중됩니다.그런 다음이 결과는 여러 가지 다른 물체 사이의 수치 유사성을 보여주는 최종 탈리로 집계됩니다.