Главная | Обратная связь

Многомерные методы и модели

Таблица 9

Результаты МШ субъективных оценок расстояний между 10 объектами (по данным табл. 8)

№ объектов	Шкала 1 (Dim. 1)	Шкала 2 (Dim. 2)
	0,932	-0,006
	0,471	-0,302
	0,019	-0,559
	-0,471	-0,804
	-0,497	-0,257
	-0,493	0,263
	-0,461	0,810
	0,026	0,558
	0,474	0,296
	0,000	0,000

Каждая строчка таблицы - это координаты соответствующего объекта на плоскости. Графическое изображение всех 10 точек, в соответствии с табл. 9, приведено на рис. 8.

Взаимное расположение объектов в точности соответствует исходной конфигурации, предлагаемой наблюдателю (рис. 9). При этом обращает на себя внимание тот факт, что информация, полученная от наблюдателя, носит не­метрический характер, так как расстояния оценивались по шкале порядка. Итоговая же конфигурация воспроизводит метрические соотношения в рас­положении объектов. Это связано с тем, что информация о различиях, содер­жащаяся в матрице субъективных оценок, хотя и является по сути порядковой, но обладает избыточностью, которая и позволяет восстановить метрические соотношения.

1,0

 

0,5

 

0,0

 

-0,5

 

-1,0

-1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0

 

Dimension 1

Рис. 2. Субъективное пространство 10 объектов по табл. 9.

 

 

B

 

 

3 5

 

2 10 6

 

1 9 8 7

 

A

Рис.3

МШ в своих основных трех модификациях позволяет решать три группы задач:

1. Исходные данные - прямые оценки субъектом различий между стиму­лами или вычисленные расстояния между объектами, характеризующимися совокупностью признаков. Примером второго типа данных могут являться расстояния между ролями (объектами), вычисленные по совокупности кон­структов (репертуарные решетки Келли). МШ позволяет реконструировать психологическое пространство субъекта, как конфигурацию стимулов в осях существенных признаков, по которым эти стимулы различаются субъектом.

2. Исходные данные - те же, что и в предыдущем случае субъективные различия между стимулами (оцененные прямо или вычисленные), но полученные не от одного, а от группы субъектов. Взвешенная модель индивидуальных различий позволяет получить групповое психологическое про­странство стимулов в осях общих для данной группы существенных признаков. Дополнительно к этому для каждого субъекта - индивидуальные веса признаков как меру учета соответствующих точек зрения при различении стимулов.

3. Исходные данные - результаты упорядочивания каждым из группы
субъектов набора стимулов по степени предпочтения. Модель анализа пред­
почтений позволяет получить групповое психологическое пространство сти­мулов в осях существенных признаков и размещенные в этом же простран­стве идеальные точки для каждого субъекта.