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多维尺度分析(Multi-dimension Analysis)

时间:2008-01-30 04:15来源: 作者: 点击:
多维尺度分析(Multi-dimension Analysis) 是市场研究的一种有力手段,它可以通过低维空间(通常是二维空间)展示多个研究对象(比如品牌)之间的联系,利用平面距离来反映研究对象之间的相似程度。由于多维尺度分析法通常是基于研究对象之间的相似性(距离)的,只要获
        多维尺度分析(Multi-dimension Analysis) 是市场研究的一种有力手段,它可以通过低维空间(通常是二维空间)展示多个研究对象(比如品牌)之间的联系,利用平面距离来反映研究对象之间的相似程度。由于多维尺度分析法通常是基于研究对象之间的相似性(距离)的,只要获得了两个研究对象之间的距离矩阵,我们就可以通过相应统计软件做出他们的相似性知觉图。

  在实际应用中,距离矩阵的获得主要有两种方法:一种是采用直接的相似性评价,先所有评价对象进行两两组合,然后要求被访者所有的这些组合间进行直接相似性评价,这种方法我们称之为直接评价法;另一种为间接评价法,由研究人员根据事先经验,找出影响人们评价研究对象相似性的主要属性,然后对每个研究对象,让被访者对这些属性进行逐一评价,最后将所有属性作为多维空间的坐标,通过距离变换计算对象之间的距离。

  多维尺度分析的主要思路是利用对被访者对研究对象的分组,来反映被访者对研究对象相似性的感知,这种方法具有一定直观合理性。同时该方法实施方便,调查中被访者负担较小,很容易得到理解接受。当然,该方法的不足之处是牺牲了个体距离矩阵,由于每个被访者个体的距离矩阵只包含1与0两种取值,相对较为粗糙,个体距离矩阵的分析显得比较勉强。但这一点是完全可以接受的,因为对大多数研究而言,我们并不需要知道每一个体的空间知觉图。

  多元统计分析是统计学中内容十分丰富、应用范围极为广泛的一个分支。在自然科学和社会科学的许多学科中,研究者都有可能需要分析处理有多个变量的数据的问题。能否从表面上看起来杂乱无章的数据中发现和提炼出规律性的结论,不仅对所研究的专业领域要有很好的训练,而且要掌握必要的统计分析工具。对实际领域中的研究者和高等院校的研究生来说,要学习掌握多元统计分析的各种模型和方法,手头有一本好的、有长久价值的参考书是非常必要的。这样一本书应该满足以下条件:首先,它应该是“浅入深出”的,也就是说,既可供初学者入门,又能使有较深基础的人受益。其次,它应该是既侧重于应用,又兼顾必要的推理论证,使学习者既能学到“如何”做,而且在一定程度上了解“为什么”这样做。最后,它应该是内涵丰富、全面的,不仅要基本包括各种在实际中常用的多元统计分析方法,而且还要对现代统计学的最新思想和进展有所介绍、交代。
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