Escalonamento multidimensional é um método de expressar informações visualmente. Em vez de mostrar números brutos, um gráfico de escala multidimensional mostrará as relações entre variáveis; coisas parecidas aparecerão próximas umas das outras, enquanto coisas diferentes parecerão distantes umas das outras.

Modelagem de relacionamentos

Escalas multidimensionais mostram como as coisas se relacionam umas com as outras. Por exemplo, se você fizesse uma escala multidimensional de distâncias da cidade nos Estados Unidos, Chicago estaria mais próxima de Detroit do que de Phoenix.

Uma vantagem desse método é que você pode olhar para uma escala multidimensional. e avaliar imediatamente quão próximos são os diferentes valores. Uma desvantagem, porém, é que essa técnica não lida em números reais - uma escala multidimensional de Boston, Nova York e Los Angeles pareceria aproximadamente similar a uma escala multidimensional de Londres, Dublin e Buenos Aires, embora os números reais sejam profundamente diferente.

Simplificando tabelas

Uma escala multidimensional é melhor usada em situações em que há uma grande quantidade de dados organizados em forma de tabela. Ao convertê-lo em uma escala multidimensional, você pode avaliar imediatamente os relacionamentos, o que é essencialmente impossível em uma tabela com 10.000 ou mais números diferentes - uma quantia que é totalmente viável.

A desvantagem disso é que uma fórmula complexa é necessário converter valores brutos em uma escala multidimensional. Portanto, embora seja fácil ver as relações entre figuras, é preciso muito esforço para criar a tabela. Isso significa que, se você for usar uma escala multidimensional, precisará ter certeza de que existe uma demanda real pelas informações que está apresentando. Caso contrário, você está usando seu tempo agora sem nenhuma outra razão senão salvar outra pessoa no futuro.

Aplicação

O dimensionamento multidimensional é geralmente usado em psicologia, representando graficamente as respostas dos sujeitos a vários estímulos. . Este método é usado porque os pesquisadores podem mostrar relações de importância - ou seja, quanta importância é dada a diferentes variáveis. Isso pode ser extremamente útil, pois os dados psicológicos tendem a ser de alto volume e têm muitos aspectos diferentes.

Uma desvantagem disso é que acrescenta outra camada de subjetividade aos dados psicológicos, à medida que a modelagem transfere os dados para uma escala multidimensional. requer alguma tomada de decisão. Quais dados entrarão na escala? Quais multiplicadores serão usados ​​para criar figuras de relacionamento? Isso tem um efeito sobre a precisão da escala multidimensional.