スクリプト
私は多次元尺度法に関する素晴らしいブログに出会い、このプラットフォームがConsumer Researchの下でJMPで利用可能になったので、自分でいくつかの視覚化を試してみることにしました。
多次元尺度法（MDS）は、一連のオブジェクト間の近接パターンの視覚的表現を作成するために使用される手法です。
たとえば、JMPのFlight Distancesサンプルデータのように都市間の距離の行列が与えられた場合、MDSを使用して2次元の都市の地図を生成できます。
多次元尺度法は、研究者がブランド、嗜好、または他の製品属性に関する認識の尺度を持つ消費者調査で頻繁に使用されます。そしてそれは他の多くの分野に適用可能です。
私はJmpでブログと下記の研究で参照されたいくつかのデータを使ってこれを実演するつもりです。
1962年に、30人の学生に対して心理学的実験が行われました。
各生徒は、感情と内容の観点から、顔を作る女性の写真を見て、表情の相違を9段階で評価するように求められました。
表情は以下の通りです。
1。母の死への悲しみ
2。コーラを味わう
3。とてもうれしい驚き
4。母方の愛、腕の中の赤ちゃん
5。肉体的疲労
6。飛行機に問題がある
7。殴られた犬を見て怒り
8。椅子の座席を強く引く
9。意外に昔の彼氏と出会う
10。反発
11。極端な痛み
12。飛行機がクラッシュすることを知っています
13。浅い眠り
JMP 13では、私は女性によって作られた13の異なる表現の間のペアごとの相違点を示すこのデータを持っています、そして私たちはこれらの感情がどのように知覚されるかを理解しようとするためにJMPのMDSプラットフォームを使いたいです。
結果として得られたすべてのプロット点の横にある顔の反応を視覚化したいので、すべての行を選択して右クリックし、ラベルをオンにします。
今度は、Columnパネルを右クリックしてLanel / Unlabelを選択して、ラベルに追加したいColumnを選択する必要があります。
[分析]メニューに移動し、[消費者調査]の下に移動して、[多次元尺度法]を選択します。
MDSプラットフォームが起動します。
データフォーマットはディスタンスマトリックスに任せます。
MDSの結果を2次元で表示することにしたので、ドロップダウンで2を選択します。これがデフォルトです。そのため、そのままにします。
ドラッグして、13個のContinuous列すべてをYに追加します。
そしてそれだけです、Okを選択してください。
これがMDSプロットです。
下の表示は、学生が女性の感情的な顔をどのように認識したかについての多くの情報を示しています。互いに近い点は、それらの表情がより類似した感情を描いたことを意味します。
Sad and Disgustのパターンのように、予測可能なものもありますが、他の人にとっては面白いことを学ぶかもしれません。Keciが以下にリンクされている彼女のブログで指摘しているように、私も母性愛をこめて年上の彼氏と会うことは関連付けられなかったでしょう
JMPのフライト距離のサンプルデータを使用するか、または以下のリンクデータを使用して、自分で試してみてください。ここで私に加わってくれてありがとう。
