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我遇到了一個關於Multidimensional Scaling的精彩博客，並決定我自己嘗試一些可視化，現在這個平台可以在Consumer Research下使用JMP。
多維縮放或MDS是一種用於創建一組對象之間的鄰近模式的可視表示的技術。
例如，給定城市之間的距離矩陣，如JMP中的飛行距離樣本數據，MDS可用於生成二維城市的地圖。
多維尺度縮放經常用於消費者研究，其中研究人員可以測量品牌，品味或其他產品屬性的感知。它適用於許多其他領域。
我將使用博客和下面的研究中引用的一些數據在Jmp中演示這個。
1962年，對30名學生進行了心理學實驗。
每個學生都被要求查看一個女人做面孔的照片，並根據情緒和內容，以9分的比例評定面部表情的差異。
面部表情如下所示：
1。對母親的死感到悲傷
2。品嚐可口可樂
3。非常驚喜
4。母愛，懷抱寶寶
5。身體疲憊
6。飛機有問題
7。看到狗挨打的憤怒
8。拉扯椅子的座位
9。出乎意料地遇到了老男友
10。厭惡
11。極度痛苦
12。知道飛機會崩潰
13。淺睡眠
在JMP 13中，我有這些數據顯示女性製作的13種不同表達方式之間的成對差異，我們希望使用JMP的MDS平台來嘗試理解這些情緒是如何被感知的。
由於我想在所有生成的繪圖點旁邊顯示面部反射，我將選擇所有行，右鍵單擊並在Label上切換
現在，我需要通過右鍵單擊Column Panel然後選擇Lanel / Unlabel來選擇我要添加到該標籤的任何列。
現在直到Analyze菜單然後在Consumer Research下，然後選擇Multidimensional Scaling。
MDS平台啟動。
我將把數據格式留給距離矩陣。
我決定要在兩個維度上看到MDS結果，所以我在下拉列表中選擇2，這是默認值，所以我將單獨留下。
我將所有13個連續列添加到Y中，拖動它們。
就是這樣，選擇確定。
這是我們的MDS情節。
下面的顯示現在告訴我很多關於學生如何看待女人情緒面孔的信息。更接近的點意味著那些面部表情描繪出更多相似的情緒。
有些事情是可以預測的，比如Sad和Disgust中的模式，而對於其他人我們可能會學到一些有趣的東西。就像Keci在她下面鏈接的博客中指出的那樣，我也不會與一位有著母愛的老男友見面
現在嘗試使用JMP中的Flight Distances樣本數據或下面的鏈接數據。謝謝你讓我來這裡。
