什么是多维尺度？(multidimensional scaling?)
多维缩放是一种用于在难以比较的事物之间创建比较的方法。这个过程的最终结果通常是一个二维图表，显示了各个项目之间的相似程度，所有这些项目都是相互关联的。例如，研究人员可能会给受试者几种苹果，让他们一次比较两个苹果的几个标准。一旦将所有的苹果直接与其他品种进行比较，数据就会绘制在一张图表上，显示出一种苹果与另一种苹果的相似程度。。
多维缩放的两个组成部分在名称上是正确的：多维测试和缩放响应。这两个概念都非常简单——只是最后的分析使这个过程变得复杂。多维测试只是指同时检查测试项目的多个因素。在苹果的例子中，可以讨论诸如颜色、甜度或酸味的程度，甚至水果的硬度。
多维标度的标度响应是指用于比较因素的方法。这通常是一个五分或七分的量表，范围从完全不同到完全相同。这使得受试者能够根据自己的感受来解释问题并给出答案，而不是考虑自己的对与错。这还有一个额外的好处，就是创建一个数值结果，从一个到五个或七个，研究人员可以用它对数据进行数学处理。
这类研究既有最小值也有最大值可供比较。如果比较或比较项目太少，则数据可能会显示不存在的人为相似性。当有太多的信息时，比较系统会变得信息过载，结果通常是不确定的。一般来说，在4个和12个项目之间进行4到8个比较。
在多维标度实验中，受试者一次看两个项目。他们仅对这些项目进行比较，不考虑测试的任何其他阶段。最后，受试者将每个项目与其他项目进行比较，每组两人。例如，比较苹果一号和苹果二号的甜度。这两种水果的甜度之间的相似性在评分表上进行评估，然后受试者进入下一个问题。
收集数据后，一个评估多维尺度实验结果的程序会对信息进行复杂的统计分析。首先，在没有其他因素的情况下，对颜色等相似因素进行比较。然后，在没有其他项目的情况下，对单个项目的比较进行比较，并对两者进行加权。然后将这些结果汇总成最终统计结果，显示多个不同对象之间的数值相似性。。
- 发表于 2022-01-04 12:44
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- 分类：商业金融
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