Учебник по промышленной статистике


Многомерное шкалирование - часть 7


Например, методы МНШ весьма популярны в психологическом исследовании восприятия личности. В этом исследовании анализируются сходства между определенными чертами характера с целью выявления основополагающими личностных качеств (см., например, Rosenberg, 1977). Также они популярны в маркетинговых исследованиях, где их используют для выявления числа и сущности латентных переменных (факторов), например, с целью с целью изучения отношения людей к товарам известных торговых марок (подробнее см. Green и Carmone, 1970).

В общем случае, методы МНШ позволяют исследователю задать клиентам в анкете относительно ненавязчивые вопросы ("насколько похож товар фирмы A на товар фирмы B") и найти латентные переменные для этих анкет незаметно для респондентов.

В начало



Многомерное шкалирование и факторный анализ

Многомерное шкалирование и факторный анализ

Даже несмотря на то, что имеется много сходства в характере исследуемых вопросов, методы МНШ и факторного анализа имеют ряд существенных отличий. Так, факторный анализ требует, чтобы исследуемые данные подчинялись многомерному нормальному распределению, а зависимости были линейными. Методы МНШ не накладывают таких ограничений. Методы МНШ могут быть применимы, пока сохраняет смысл порядок следования рангов сходств. В терминах различий получаемых результатов, факторный анализ стремится извлечь больше факторов (координатных осей или латентных переменных) по сравнению с МНШ; в результате чего МНШ часто приводит к проще интерпретируемым решениям. Однако более существенно то, что методы МНШ можно применять к любым типам расстояний или сходств, тогда как методы ФА требуют, чтобы первоначально была вычислена матрица корреляций. Методы МНШ могут быть основаны на прямом оценивании сходств между стимулами субъектов, тогда как ФА требует, чтобы субъекты были оценены через их стимулы по некоторому списку атрибутов.

Суммируя вышесказанное, можно сказать, что методы МНШ потенциально применимы к более широкому классу исследовательских задач.




Начало  Назад  Вперед