Vantagens e desvantagens de escalas multidimensionais

escalas multidimensionais mostrar como as coisas estão em relação uns aos outros. Por exemplo, se você fez uma escala multidimensional das distâncias cidade nos Estados Unidos, Chicago seria mais perto de Detroit do que seria a Phoenix.

Uma vantagem deste método é que você pode olhar para uma escala multidimensional e avaliar imediatamente como intimamente relacionado valores diferentes são. A desvantagem, porém, é que esta técnica não lida com números reais --- uma escala multidimensional de Boston, Nova York e Los Angeles ficaria mais ou menos semelhante a uma escala multidimensional de Londres, Dublin e Buenos Aires, mesmo que o real figuras são profundamente diferentes.

A escala multidimensional é melhor usado em situações em que há uma grande quantidade de dados organizados em forma de tabela. Convertendo-a em uma escala multidimensional, você pode avaliar imediatamente relações, que é essencialmente impossível em uma tabela com 10.000 ou mais figuras diferentes --- uma quantia que é totalmente viável.

A desvantagem disto é que um complexo de fórmula é necessária para converter dados brutos em uma escala multidimensional. Portanto, enquanto é fácil de ver as relações entre as figuras, é preciso uma grande quantidade de esforço para criar a tabela. Isto significa que se você estiver indo para usar uma escala multidimensional, você precisa ter certeza de que há uma demanda real para a informação que está apresentando. Caso contrário, você está usando o seu tempo agora para nenhum outro do que para salvar alguém vez mais no futuro razão.

escalonamento multidimensional é geralmente usado em psicologia, graficamente respostas sujeitas a vários estímulos. Este método é usado porque os pesquisadores podem mostrar as relações de importância --- isto é, quanta importância é colocada em diferentes variáveis. Isto pode ser extremamente útil, como dados psicológicos tende a ser de grande volume e têm muitos aspectos diferentes.

A desvantagem desta situação é que ele adiciona outra camada de subjetividade aos dados psicológicos, como a modelagem apresentada dados em uma escala multidimensional requer alguma tomada de decisão. Que os dados irão para a escala? Qual multiplicadores será usado para criar figuras de relacionamento? Isto tem um efeito sobre a precisão do escala multidimensional.