Presná definícia
Čo znamená multidimenzionálne škálovanie?
Multidimenzionálne škálovanie (MDS) hľadá nízkorozmerné súradnice, ktorých párové vzdialenosti čo najlepšie zodpovedajú zadanej matici nepodobností. Metrické MDS zachováva číselné vzdialenosti, nemetrické najmä ich poradie monotónnou transformáciou. Kvalitu zhody vyjadruje stress; výsledok je neurčený voči otočeniu, posunu a zrkadleniu.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
Ak respondenti hodnotia nepodobnosť značiek, MDS ich môže umiestniť na 2D mapu bez pôvodných súradníc. Matica sa kontroluje na symetriu, nulovú diagonálu a chýbajúce páry. Počet rozmerov sa volí podľa stressu, stability a interpretácie; nízky stress v dvoch rozmeroch nie je zaručený. Viaceré inicializácie sú potrebné, pretože optimalizácia môže uviaznuť lokálne. Osi sa nepomenúvajú podľa orientácie grafu, ale až podľa vzťahu k externým premenným a stabilných vzorov.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Potrebuje MDS pôvodné príznaky?
Nie. Môže pracovať priamo s maticou párových nepodobností.
Čo meria stress?
Nesúlad medzi cieľovými nepodobnosťami a vzdialenosťami vo výslednom priestore.
Ako sa líši nemetrické MDS?
Snaží sa zachovať poradie nepodobností, nie ich presné hodnoty.
Prečo možno mapu otočiť?
Vzdialenosti sa otočením, posunom ani zrkadlením nemenia.
Prečo používať viac inicializácií?
Optimalizačný stress má lokálne minimá.