Multidimensionale schaalvergroting is een methode om informatie visueel uit te drukken. In plaats van ruwe cijfers weer te geven, toont een multidimensionale schaalgrafiek de relaties tussen variabelen; dingen die vergelijkbaar zijn zullen dicht bij elkaar verschijnen, terwijl dingen die anders zijn ver van elkaar zullen verschijnen.

Relatiemodellering

Multidimensionale schalen laten zien hoe de dingen in relatie staan ​​tot elkaar. Als u bijvoorbeeld een multidimensionale schaal van stadsafstanden in de Verenigde Staten maakte, zou Chicago dichter bij Detroit zijn dan het zou zijn voor Phoenix.

Een voordeel van deze methode is dat u naar een multidimensionale schaal kunt kijken en stel onmiddellijk vast hoe nauw verwante verschillende waarden zijn. Een nadeel is echter dat deze techniek niet in reële aantallen handelt - een multidimensionale schaal van Boston, New York en Los Angeles lijkt ongeveer op een multidimensionale schaal van Londen, Dublin en Buenos Aires, ook al zijn de werkelijke cijfers totaal anders.

Vereenvoudigingstabellen

Een multidimensionale schaal kan het best worden gebruikt in situaties waarin er een grote hoeveelheid gegevens in tabelvorm is georganiseerd. Door het om te zetten naar een multidimensionale schaal, kunt u onmiddellijk relaties beoordelen, wat in essentie onmogelijk is in een tabel met 10.000 of meer verschillende cijfers - een bedrag dat volledig haalbaar is.

Het nadeel hiervan is dat een complexe formule is nodig om ruwe cijfers om te zetten naar een multidimensionale schaal. Daarom, terwijl het gemakkelijk is om de relaties tussen figuren te zien, kost het veel moeite om de tabel te maken. Dit betekent dat als u een multidimensionale schaal gaat gebruiken, u zeker moet zijn dat er een daadwerkelijke vraag is naar de informatie die wordt gepresenteerd. Anders gebruik je je tijd nu zonder enige reden anders dan om iemand anders in de toekomst tijd te besparen.

Toepassing

Multidimensionale schaalvergroting wordt meestal gebruikt in de psychologie, waarbij de respons van het onderwerp op verschillende stimuli wordt weergegeven . Deze methode wordt gebruikt omdat onderzoekers relaties van belang kunnen weergeven, dat wil zeggen, hoeveel belang er wordt gehecht aan verschillende variabelen. Dit kan zeer nuttig zijn, omdat psychologische gegevens vaak een hoog volume hebben en veel verschillende aspecten hebben.

Een nadeel hiervan is dat het een extra laag van subjectiviteit aan psychologische gegevens toevoegt, zoals het modelleren van gegevens in een multidimensionale schaal vereist enige besluitvorming. Welke gegevens gaan in de schaal? Welke multipliers worden gebruikt om relatiegegevens te maken? Dit heeft een effect op de nauwkeurigheid van de multidimensionale schaal.