多维尺度分析MDS多维尺度分析MDSMultidimensionalScaling沈浩北京广播学院新闻传播学院调查统计研究所二零零一年五月主要内容多维尺度分析MDS的基本概念的基本概念多维尺度分析多维尺度分析MDS的主要步骤的主要步骤多维尺度分析如何揭示MDS感知图感知图如何揭示收集和准甘?MDS的应用实例的应用实例MDS分析软件使用分析软件使用2010-9-2对维尺度分析-MultidimensionalScaling对维尺度分析在市场研究领域主要研究消费者的态度，在市场研究领域主要研究消费者的态度，衡量消费者的知觉及偏好。涉及的研究对象非常广泛，例如：汽车、洗头水、知觉及偏好。涉及的研究对象非常广泛，例如：汽车、洗头水、饮料、快餐食品、香烟和国家、企业品牌、政党候选人等。饮料、快餐食品、香烟和国家、企业品牌、政党候选人等。通过MDS分析能够为市场研究提供有关消费者的知觉和偏好信分析能够为市场研究提供有关消费者的知觉和偏好信息。主要借助计算机统计分析软件，主要借助计算机统计分析软件，输入有关消费者对事物的知觉或偏好数据，知觉或偏好数据，转换为一组对象或对象特征构成的多维空间知觉或偏好图——感知图。感知图。知觉或偏好图感知图什么是多维尺度分析？什么是多维尺度分析？分析研究对象的相似性或差异性的一种多元统计分析方法。分析研究对象的相似性或差异性的一种多元统计分析方法。可以创建多维空间感知图，图中的点（对象）可以创建多维空间感知图，图中的点（对象）的距离反应了它们的相似性或差异性（不相似性）。们的相似性或差异性（不相似性）。一般在两维空间，最多三维空间比较容易解释。一般在两维空间，最多三维空间比较容易解释。可以揭示影响研究对象相似性或差异性的未知变量-因子潜在可以揭示影响研究对象相似性或差异性的未知变量因子-潜在因子维度。维度。MDS的基本概念的基本概念使用多维尺度可以分析什么类型的数据。使用多维尺度可以分析什么类型的数据。如何获得测量相似性或差异性的技术。如何获得测量相似性或差异性的技术。如何使用统计软件实现MDS分析的步骤。分析的步骤。如何使用统计软件实现分析的步骤如何从MDS分析结果中，产生和解释感知图。分析结果中，产生和解释感知图。如何从分析结果中研究对象主要指：产品的品牌、特征、不同组的消费者、研究对象主要指：产品的品牌、特征、不同组的消费者、地理位置等。置等。检验邻近性-Examiningproximities检验邻近性应用MDS，收集的数据值大小必须能够反应两个研究对象的相似性，应用或差异性程度。这种数据叫做邻近。或差异性程度。这种数据叫做邻近。所有研究对象的邻近数据可以用一个邻近矩阵表示。所有研究对象的邻近数据可以用一个邻近矩阵表示。反映邻近的测量方式：反映邻近的测量方式：相似性-数值越大对应着研究对象越相似。相似性数值越大对应着研究对象越相似。数值越大对应着研究对象越相似差异性-数值越大对应着研究对象越不相似。差异性数值越大对应着研究对象越不相似。数值越大对应着研究对象越不相似测量邻近性数据的类型两个地点（位置）之间的实际距离。（测量差异性）两个地点（位置）之间的实际距离。（测量差异性）。（测量差异性两个产品之间相似性或差异性的消费者心理测量。两个产品之间相似性或差异性的消费者心理测量。两个变量的相关性测量。（相关系数测量相似性）两个变量的相关性测量。（相关系数测量相似性）。（相关系数测量相似性从一个对象过渡到另一个对象的转换概率。从一个对象过渡到另一个对象的转换概率。例如概率反应了消费者对品牌或产品偏好的变化。（测量相似性）牌或产品偏好的变化。（测量相似性）。（测量相似性反映两种事物在一起的程度。例如：反映两种事物在一起的程度。例如：用早餐人们经常将两种食品搭配在一起。（测量相似性）一起。（测量相似性）。（测量相似性邻近数据即可以直接测量（距离），也可以通过计算得到邻近数据即可以直接测量（距离），也可以通过计算得到），变量间的相关系数）。（变量间的相关系数）。多维尺度分析MDS的主要步骤的主要步骤多维尺度分析定义研究目的和对象确定相似性或差异性测量方法收集数据方法构造数据格式-相似性矩阵构造数据格式相似性矩阵软件分析感知图解释和结论一个典型的MDS分析实例分析实例一个典型的美国大城市之间的距离，反映了城市之间地理位置的差异性。美国大城市之间的距离，反映了城市之间地理位置的差异性。通过MDS可以产生一个感知图，显示了城市之间的相对位置。可以产生一个感知图，可以产生一个感知图显示了城市之间的相对位置。AtlantaAtlantaChicagoDenverHoustonLosAngelesMiamiNewYorkSanFranciscoSeatt