Il ridimensionamento multidimensionale è un metodo per esprimere visivamente le informazioni. Piuttosto che mostrare numeri grezzi, un grafico a scala multidimensionale mostrerà le relazioni tra le variabili; le cose che sono simili appariranno vicine tra loro mentre le cose che sono diverse appariranno molto lontane tra loro.

Modellazione delle relazioni

Le scale multidimensionali mostrano come le cose stanno in relazione l'una con l'altra. Ad esempio, se hai fatto una scala multidimensionale delle distanze delle città negli Stati Uniti, Chicago sarebbe più vicina a Detroit di quanto sarebbe a Phoenix.

Un vantaggio di questo metodo è che puoi guardare una scala multidimensionale e valutare immediatamente quanto siano diversi i valori strettamente correlati. Uno svantaggio, tuttavia, è che questa tecnica non tratta in numeri reali - una scala multidimensionale di Boston, New York e Los Angeles apparirebbe approssimativamente simile a una scala multidimensionale di Londra, Dublino e Buenos Aires, anche se le cifre reali sono profondamente diverso.

Semplificare le tabelle

Una scala multidimensionale è usata al meglio in situazioni in cui vi è una grande quantità di dati organizzati in forma di tabella. Convertendolo in una scala multidimensionale, puoi immediatamente valutare le relazioni, il che è essenzialmente impossibile in una tabella con 10.000 o più figure diverse - una somma che è del tutto fattibile.

Lo svantaggio di questo è che una formula complessa è necessario convertire le figure grezze in una scala multidimensionale. Pertanto, mentre è facile vedere le relazioni tra le figure, ci vuole un grande sforzo per creare la tabella. Ciò significa che se stai per utilizzare una scala multidimensionale, devi essere certo che esiste una domanda effettiva per le informazioni che presenta. Altrimenti, stai usando il tuo tempo ora senza altra ragione se non quella di salvare qualcun altro in futuro.

Applicazione

Il ridimensionamento multidimensionale viene generalmente utilizzato in psicologia, grafico che riproduce le risposte dei soggetti a vari stimoli . Questo metodo viene utilizzato perché i ricercatori possono mostrare relazioni di importanza, ovvero quanta importanza viene posta su variabili diverse. Questo può essere estremamente utile, dato che i dati psicologici tendono ad essere molto voluminosi e hanno molti aspetti diversi.

Uno svantaggio di questo è che aggiunge un altro strato di soggettività ai dati psicologici, come modellare i dati presentati in una scala multidimensionale richiede alcune decisioni. Quali dati entreranno nella scala? Quali moltiplicatori verranno utilizzati per creare figure relazionali? Ciò ha un effetto sulla precisione della scala multidimensionale.