NộI Dung
Chia tỷ lệ đa chiều là một phương pháp thể hiện thông tin một cách trực quan. Thay vì hiển thị số nguyên, biểu đồ tỷ lệ đa chiều sẽ hiển thị mối quan hệ giữa các biến; những thứ tương tự sẽ xuất hiện gần nhau trong khi những thứ khác biệt sẽ xuất hiện cách xa nhau.
Mô hình quan hệ
Thang đo đa chiều cho thấy mọi thứ đứng trong mối quan hệ với nhau như thế nào. Ví dụ: nếu bạn thực hiện một quy mô đa chiều về khoảng cách thành phố ở Hoa Kỳ, Chicago sẽ gần Detroit hơn so với Phoenix.
Một lợi thế của phương pháp này là bạn có thể xem xét thang đo đa chiều và ngay lập tức đánh giá mức độ liên quan chặt chẽ của các giá trị khác nhau. Tuy nhiên, một nhược điểm là kỹ thuật này không giải quyết được con số thực - một thang đo đa chiều của Boston, New York và Los Angeles sẽ trông gần giống với thang đo đa chiều của London, Dublin và Buenos Aires, mặc dù con số thực tế rất khác nhau .
Bàn đơn giản hóa
Thang đo đa chiều được sử dụng tốt nhất trong các tình huống có một lượng lớn dữ liệu được sắp xếp theo dạng bảng. Bằng cách chuyển đổi nó sang thang đo đa chiều, bạn có thể đánh giá ngay các mối quan hệ, điều này về cơ bản là không thể trong một bảng có 10.000 hoặc nhiều số liệu khác nhau - một số tiền hoàn toàn khả thi.
Nhược điểm của điều này là một công thức phức tạp là cần thiết để chuyển đổi các số liệu thô thành thang đo đa chiều. Do đó, trong khi dễ dàng nhìn thấy các mối quan hệ giữa các số liệu, phải mất một lượng lớn nỗ lực để tạo bảng. Điều này có nghĩa là nếu bạn sẽ sử dụng thang đo đa chiều, bạn cần chắc chắn rằng có một nhu cầu thực tế cho thông tin trình bày. Mặt khác, bạn đang sử dụng thời gian của mình bây giờ không vì lý do nào khác ngoài việc tiết kiệm thời gian của người khác trong tương lai.
Ứng dụng
Quy mô đa chiều thường được sử dụng trong tâm lý học, biểu đồ phản ứng của chủ thể đối với các kích thích khác nhau. Phương pháp này được sử dụng vì các nhà nghiên cứu có thể chỉ ra các mối quan hệ có tầm quan trọng - tức là, mức độ quan trọng được đặt trên các biến khác nhau. Điều này có thể cực kỳ hữu ích, vì dữ liệu tâm lý có xu hướng âm lượng lớn và có nhiều khía cạnh khác nhau.
Một nhược điểm của điều này là nó thêm một lớp chủ quan khác vào dữ liệu tâm lý, vì việc mô hình hóa dữ liệu theo bảng thành một thang đo đa chiều đòi hỏi một số quyết định. Dữ liệu nào sẽ đi vào thang đo? Những số nhân nào sẽ được sử dụng để tạo ra các số liệu mối quan hệ? Điều này có ảnh hưởng đến độ chính xác của thang đo đa chiều.