Оптимальное количество измерений в многомерном масштабировании

Я провел эксперимент по оценке консонанса-диссонанса музыкальных интервалов на 40 человек, используя все возможные интервалы из 3-х регистров (плюс их инверсии), и я хочу применить многомерный шкальный анализ.

Моя проблема в том, что график стресса указывает на следующее:

график напряжения 8dim

Я предполагаю, что было бы нежелательно ограничивать мой анализ двумя или тремя измерениями, поскольку в этих точках высокое напряжение, но я не уверен, что добавление измерений также поможет. Существует ли оптимальное количество измерений, которые я должен учитывать, или я должен следовать кривой напряжения, куда бы она меня ни привела? Спасибо.

Ответы (1)

Я думаю, это зависит от вашей цели. Если вы выполняете MDS для более эвристических целей, то часто два измерения (или, возможно, три) обеспечат наилучшее визуальное понимание.

Кроме того, я понял, что при просмотре вашего измерения по графику стресса наибольший выигрыш достигается при переходе от одного к двум измерениям, что выигрыш от двух измерений к трем все еще значителен, но после этого есть минимальный выигрыш.

Спасибо за ваш ответ. У меня теперь другой вопрос. Я решил отобразить оценки в двух измерениях, первое из которых представляет собой их расстояние в среднем рейтинге, а второе, как я подозреваю, степень согласия между оценщиками. Есть ли в SPSS способ расчета межрейтингового соглашения по каждому элементу (в моем случае по каждому музыкальному интервалу)? К сожалению, все известные мне методы обеспечивают более общую меру надежности, такую ​​как средняя корреляция для всех интервалов.
@LarryM Добро пожаловать на сайт. Не стесняйтесь задать другой вопрос. Для этого задайте отдельный вопрос, нажав «Задать вопрос». Если это связано с этим вопросом, добавьте ссылку на этот вопрос из вашего нового вопроса.
Оптимальное количество измерений в многомерном масштабировании
СпросиСетьПолитика конфиденциальности1y, 0v