МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ

MULTIDIMENSIONAL SCALING, MDS) Когда при анализе данных необходимо рассматривать два или более измерения, исследователь может использовать многомерное шкалирование. Этим понятием обозначается группа моделей, представляющих данные в виде совокупности точек в пространстве таким образом, что отношения в этой совокупности отражаются пространственно в геометрии модели. Данные наблюдений, имеющие различную степень связи в этой совокупности, изображаются в виде точек, разделенных расстояниями, соответствующими их коэффициентам связи. Таким образом, расстояния между точками точно представляют степень сходства и различия в совокупности данных. Многомерное шкалирование представляет сложные данные в визуальной форме, что облегчает их восприятие и интерпретацию по сравнению с табличной формой. Оригинальный вариант метрического многомерного шкалирования в социологии использовался ограниченно, поскольку он предполагает интервальный или пропорциональный измерения уровни. Неметрическое многомерное шкалирование представляет данные, которые просто упорядочены определенным образом, и этот ранжированный порядок используется для нанесения координат каждой точки. При таком шкалировании могут использоваться любые совокупности данных, содержащие меры сходства или различия. Эта техника оказалась полезной при анализе субъективного восприятия сходства и различия в исследованиях установок. Лит.: Kruskal and Wish (1978)

один из методов исследования структуры и снижения размерности пространства переменных . Визуализирует в пространстве небольшой размерности (от одного до трех измерений) структуру корреляций между исходными переменными. На плоскости (в двумерном пространстве) напоминает график факторных нагрузок. В новом пространстве шкалы задаются произвольно, а оси интерпретируются в соответствии с взаимным расположением в нем исходных переменных. Возможна также визуализация структуры расстояний между объектами. В этом случае результаты М.Ш. выглядят аналогично диаграмме рассеяния . Интерпретация такого пространства производится по взаимному расположению объектов, поэтому ее возможности ограничены информацией об объектах, которой располагает исследователь. О.В. Терещенко

Статистическая процедура, предназначенная для проведения многомерного анализа. Все такие методики действуют путем поиска малого набора измерений, которые в большей степени соответствуют большому количеству данных. Например, см. Краскала-Ше-парда, шкалирование.

статистическая процедура, предназначенная для проведения многомерного анализа. Все такие методики действуют путём поиска малого набора измерений, которые в большей степени соответствуют большому количеству данных.

процедуры количественно-статистической обработки субъективных оценок, позволяющие учитывать одновременно не один параметр одного стимула, а множество параметров многих стимулов.

совокупность методов анализа исходных данных, с помощью которых определяется расстояние (близость) между объектами, обозначаемых в виде точек в признаковом пространстве.

multidimensional scaling