Guión
Encontré un gran blog sobre Multidimensional Scaling y decidí que me gustaría experimentar con un par de visualizaciones yo mismo ahora que esta plataforma está disponible JMP en Consumer Research.
El escalamiento multidimensional o MDS es una técnica que se utiliza para crear una representación visual del patrón de proximidades entre un conjunto de objetos.
Por ejemplo, dada una matriz de distancias entre ciudades como los datos de muestra de Distancias de vuelo en JMP, MDS se puede usar para generar un mapa de las ciudades en dos dimensiones.
El escalamiento multidimensional se usa con frecuencia en investigaciones de consumidores donde los investigadores miden las percepciones sobre marcas, gustos u otros atributos del producto. Y es aplicable a muchas otras áreas.
Voy a mostrar esto en Jmp usando algunos datos que se mencionan en el blog y el estudio a continuación.
En 1962, se realizó un experimento psicológico con 30 estudiantes.
A cada estudiante se le pidió que mirara las fotos de una mujer haciendo caras y calificara en una escala de 9 puntos las diferencias de expresión facial, en términos de emoción y contenido.
Las expresiones faciales se muestran aquí:
1. Duelo por la muerte de la madre
2. Saboreando una Coca
3. Sorpresa muy agradable
4. Amor maternal, bebe en brazos
5. Agotamiento fisico
6. Algo malo con el avion
7. Ira al ver al perro golpeado.
8. Tirando fuerte del asiento de la silla
9. Inesperadamente se encuentra con el viejo novio.
10. Revulsión
11. Dolor extremo
12. Sabe que el avión se estrellará
13. Sueño ligero
En JMP 13, tengo estos datos que muestran diferencias de pares entre 13 expresiones diferentes hechas por la mujer, y queremos usar la plataforma MDS de JMP para tratar de entender cómo se perciben estas emociones.
Ya que quiero visualizar las reacciones faciales junto a todos los puntos de trazado resultantes, seleccionaré todas las filas, haga clic derecho y alternar en Etiqueta
Ahora necesito seleccionar cualquier columna que quiera agregar a esa etiqueta haciendo clic derecho en el Panel de columnas y luego seleccionando Lanel / Unlabel.
Ahora suba al menú Analizar y luego hacia abajo en Investigación del consumidor, luego seleccione Escalamiento multidimensional.
Se lanza la plataforma MDS.
Dejaré el Formato de Datos a la Matriz de Distancia.
Decido que quiero ver los resultados de MDS en dos dimensiones, así que selecciono 2 en el menú desplegable, que es el valor predeterminado, así que lo dejo solo.
Agregaré todas las 13 columnas continuas a Y arrastrándolas.
Y eso es todo, seleccione Ok.
Y aquí está nuestra trama MDS.
La pantalla de abajo ahora me da mucha información sobre cómo los estudiantes percibieron las caras emocionales de la mujer. Los puntos que están más cerca significan que esas expresiones faciales retratan emociones más similares.
Algunas cosas son predecibles, como los patrones en Triste y Disgusto, mientras que para otros podemos aprender algo interesante. Como señala Keci en su blog vinculado a continuación, yo tampoco hubiera asociado el encuentro con un viejo novio con amor maternal
Pruébelo usted mismo ahora utilizando los datos de muestra de Distancias de vuelo en JMP o con los datos vinculados a continuación. Gracias por estar conmigo aquí.
