תוֹכֶן
קנה מידה רב ממדי הוא שיטה לביטוי חזותי של מידע. במקום להציג מספרים גולמיים, תרשים סולם רב ממדי יציג את הקשרים בין משתנים; דברים דומים יופיעו קרוב זה לזה ואילו דברים שונים יופיעו רחוקים זה מזה.
דוגמנות יחסים
מאזניים רב מימדיים מראים כיצד הדברים עומדים ביחס זה לזה. לדוגמה, אם עשית סולם רב ממדי של מרחקי ערים בארצות הברית, שיקגו הייתה קרובה יותר לדטרויט ממה שהיא תהיה לפיניקס.
יתרון בשיטה זו הוא שאתה יכול להסתכל בסולם רב ממדי ולהעריך מיד עד כמה ערכים שונים קשורים זה לזה. עם זאת, החיסרון הוא שטכניקה זו אינה עוסקת במספרים אמיתיים - סולם רב ממדי של בוסטון, ניו יורק ולוס אנג'לס היה נראה בערך דומה לסולם רב ממדי של לונדון, דבלין ובואנוס איירס, אף על פי שהנתונים בפועל שונים זה מזה באופן עמוק. .
פישוט טבלאות
ניתן להשתמש בסולם רב ממדי בצורה הטובה ביותר במצבים בהם קיימת כמות גדולה של נתונים המאורגנים בצורה בטבלה. על ידי המרתו לסולם רב ממדי, תוכלו להעריך מייד מערכות יחסים, מה שבעצם בלתי אפשרי בטבלה עם 10,000 או יותר דמויות שונות - סכום שהוא בר-ביצוע אפשרי.
החיסרון בכך הוא שנוסחה מורכבת נחוצה כדי להמיר דמויות גולמיות לסולם רב ממדי. לכן, למרות שקל לראות את מערכות היחסים בין דמויות, דרוש מאמץ רב כדי ליצור את הטבלה. משמעות הדבר היא שאם אתה הולך להשתמש בקנה מידה רב ממדי, אתה צריך להיות בטוח כי יש דרישה ממשית למידע שהוא מציג. אחרת, אתה משתמש בזמנך עכשיו ללא סיבה אחרת מלבד לחסוך למישהו אחר זמן בעתיד.
יישום
קנה מידה רב ממדי משמש בדרך כלל בפסיכולוגיה, תוך גרף של תגובות הנושא לגירויים שונים. שיטה זו משמשת מכיוון שחוקרים יכולים להראות קשרים בעלי חשיבות - כלומר, כמה חשיבות מושתת על משתנים שונים. זה יכול להיות שימושי ביותר, שכן נתונים פסיכולוגיים נוטים להיות בעלי נפח גבוה ובעלי היבטים רבים ושונים.
החיסרון בכך הוא שהוא מוסיף נדבך נוסף של סובייקטיביות לנתונים פסיכולוגיים, שכן דוגמנות נתונים המוצגת בסולם רב ממדי מצריכה קבלת החלטות מסוימות. אילו נתונים ייכנסו לסולם? באילו מכפילים ישמשו ליצירת דמויות יחסים? זה משפיע על דיוק המאזניים הרב ממדי.