Strumento Ridimensionamento multidimensionale

Il ridimensionamento multidimensionale (MDS) è un metodo di separazione dei dati univariati in base alla varianza. Concettualmente, l'MDS considera le dissimilarità, o distanze, tra gli elementi descritti nei dati e genera una mappa tra gli elementi. Il numero di dimensioni di questa mappa viene spesso fornito prima della generazione da parte dell'analista. Di solito, la dimensione di varianza più alta corrisponde alle maggiori distanze descritte nei dati. La soluzione della mappa si basa su dati univariati, quindi la rotazione e l'orientamento delle dimensioni della mappa non sono significativi. L'MDS utilizza l'analisi dimensionale similmente alle Componenti principali. Per ulteriori informazioni, consulta https://en.wikipedia.org/wiki/Multidimensional_scaling.

In questo strumento sono implementati due tipi di MDS: MDS classico e MDS isometrico. L'approccio MDS classico è semplice e veloce. L'MDS classico funziona attraverso la generazione di una mappa riducendo l'errore tra le distanze date tra gli elementi e la distanza cartesiana tra gli elementi sulla mappa. L'MDS isometrico è leggermente più complesso. Se la mappa risultante dell'MDS classico viene acquisita e poi aggiustata in modo che le distanze della mappa tra le coppie di elementi siano nello stesso ordine da grande a piccolo dei dati originali, si parla di MDS isometrico. L'MDS isometrico è quindi utile quando le unità di distanza esatte sono meno importanti del grado con cui le coppie di elementi sono più lontane o più vicine.

Un esempio di utilizzo dell'MDS classico è la distanza in linea retta tra le città degli Stati Uniti per produrre una mappa degli Stati Uniti. Un esempio di utilizzo dell'MDS isometrico è la produzione di un grafico di alimenti multidimensionale basato sulla somiglianza o sulla differenza del valore nutrizionale tra gli alimenti, dove la classifica delle distanze è più importante di una specifica coordinata unitaria. Questi metodi sono spesso utilizzati in un contesto di ricerca di marketing per ottenere il numero e la natura delle dimensioni percettive utilizzate dai clienti per giudicare la somiglianza tra diversi elementi.