Escalado multidimensional

El concepto de similitud, o un sentido de 'igualdad' entre cosas, es fundamental para las teorías en las ciencias cognitivas y más allá. Sin embargo, la similitud es algo difícil de medir. El escalado multidimensional (MDS) es una herramienta mediante la cual los investigadores pueden obtener estimaciones cuantitativas de similitud entre grupos de ítems. Más formalmente, MDS se refiere a un conjunto de técnicas estadísticas que se utilizan para reducir la complejidad de un conjunto de datos, permitiendo una apreciación visual de las estructuras relacionales subyacentes contenidas en él. El presente artículo ofrece una visión general de MDS. Discutimos aspectos clave para realizar esta técnica, como los métodos que se pueden utilizar para recopilar estimaciones de similitud, técnicas analíticas para tratar datos de proximidad y diversas preocupaciones acerca de la interpretación de la salida de MDS. También se incluyen análisis de MDS de dos conjuntos de datos novedosos, destacando de manera paso a paso cómo se realiza MDS y los problemas clave que pueden surgir durante el análisis. WIREs Cogn Sci 2013, 4:93-103. doi: 10.1002/wcs.1203 Este artículo está categorizado bajo: Psicología > Percepción y Psico-física.