Многомерное шкалирование. При использовании метода многомерного шкалирования предполагается

При использовании метода многомерного шкалирования предполагается, что в основе сложных суждений человека лежит система из нескольких субъективных шкал, которая и формирует субъективное пространство. Оси геометрического пространства интерпретируются как субъективные шкалы, а шкальные величины каждого стимула — как значения координат соответствующей точки. Предполагается, что если стимулы представить как точки пространства, то субъективные оценки различий определенным образом соотносимы с расстояниями между точками в субъективном пространстве.

В МШ существуют два подхода к решению общей задачи — метрический и неметрический. В метрическом МШ на первом этапе строится модель субъективного расстояния.. На втором этапе по матрице абсолютных расстояний рассчитываются координаты точек и определяется размерность пространства. Для неметрического шкалирования существенными являются не абсолютные числовые значения оценок сходства, а только их порядок. Пространственная модель строится прямо по исходным данным о сходствах или различиях, при этом предполагается, что исходные оценки и межточечные расстояния связаны некоторой неизвестной и монотонной зависимостью, т.е. порядок межточечных расстояний должен соответствовать порядку исходных оценок.

Методы для шкалирования психологического расстояния между сложными стимулами в большей части прямо аналогичны методам одномерного шкалирования. Большинство методов вполне могут быть расширены до шкалирования многомерных различий. Однако в каждом случае от испытуемого требуется более сложное суждение.

Существенное влияние на вид метрики может оказать инструкция, направляющая внимание испытуемого. Например, в одном из опытов Шепард (1962) предъявлял испытуемому стимулы, представляющие собой окружность с одной радиальной линией. Стимулы различались между собой величиной окружности и углом наклона радиальной линии. Исследования показали, что результаты оценок зависят от того, на что больше обращает внимание испытуемый — на величину окружности или на наклон радиуса.

Модели индивидуальных различий в многомерного шкалирования достаточно широко применяются в психологии, главным образом для изучения индивидуальной специфики оценок сложных стимулов различными людьми. В ряде современных статистических систем представлены "хорошие" реализации взвешенной модели многомерного шкалирования, например, так называемая процедура INDSCAL в системе SPSS.

Основные задачи метода мы выделили как:

1. Определение минимальной размерности (минимального количества признаков) по которым мы различаем объекты при оценке.

2. Определение порядка выделенных признаков.

3. Выстроить такую модель, которая была бы удобна для интерпретации с психологической точки зрения.

Дата добавления: 2015-07-16