Así como puedes ver la distancia que quieres alcanzar cuando usas Google Maps, puedes adaptar un sistema muy similar para ver las distancias entre puntos de datos. Si te preguntas cómo hacer este mapeo, la respuesta es el escalado multidimensional.
El escalado multidimensional es una herramienta estadística que tiene en cuenta las similitudes y diferencias en los datos y los coloca en un nuevo plano según sus distancias. El propósito de este artículo es proporcionarte un tutorial de escalado multidimensional. Para aprender más, comencemos con la definición.
¿Qué es el escalado multidimensional?
El escalado multidimensional (MDS - Multidimensional scaling) es una técnica estadística utilizada en el análisis de datos para reducir el número de dimensiones en datos de alta dimensión.
Al hacerlo, los datos se visualizan para facilitar su análisis e interpretación. El área de uso de MDS es bastante amplia: se utiliza para tomar decisiones críticas en investigación de mercado, psicología, sociología, geografía, salud, educación y biología.
Cuándo usar el escalado multidimensional
El escalado multidimensional visualiza datos complejos, lo que lo hace útil en diferentes momentos y situaciones. Es ideal para comprender puntos críticos antes, durante y después de cualquier investigación. Al hacer cualquier investigación, puede haber momentos exactos en los que pueda necesitar usarlo:
Momentos adecuados para usar el escalado multidimensional
⏰ Al realizar investigaciones de mercado: En este sentido, MDS se vuelve muy valioso durante la investigación de mercado cuando se requiere conocimiento de la percepción y preferencia del consumidor. Puede visualizar las similitudes entre productos, servicios o empresas, mostrando su posición en el ambiente competitivo. Las empresas pueden utilizar esta información para ajustar las estrategias de marketing y proporcionar un mejor servicio a sus clientes.
⏰ Al explorar datos a través del mapeo, MDS visualiza datos complejos y los reduce a un espacio de menor dimensión. Esto permite ver más fácilmente los patrones y relaciones en ese conjunto de datos. También puede conservar las distancias relativas de los puntos de datos, lo que ayuda a ver la estructura subyacente.
⏰ Al estudiar datos culturales y lingüísticos: MDS se utiliza especialmente en investigación académica de sociología, cultura y estudios de idiomas porque facilita la clasificación geográfica. Coloca las características y patrones de culturas e idiomas a distancias considerando las similitudes y diferencias entre ellos. Por lo tanto, es una herramienta efectiva para estudios interculturales.
Tipos de escalamiento multidimensional
Hay varios tipos de escalamiento multidimensional que puedes elegir dependiendo del propósito de tu investigación. Aquí se explicarán los tres tipos más comúnmente utilizados (métrico, no métrico y escalamiento multidimensional clásico):
Tipos de escalamiento multidimensional
1. MDS métrico: Este tipo extiende el proceso de optimización para incluir diferentes funciones de pérdida y matrices de entrada con distancias y pesos especificados. Reduce una función de costo conocida como "stress", que se minimiza típicamente a través de un método llamado mayorización de stress.
2. MDS no métrico: Esta técnica se utiliza principalmente para examinar datos cualitativos y comprender relaciones no euclidianas. Optimiza una función de "stress" teniendo en cuenta una función estadísticamente creciente.
3. MDS clásico (escalamiento de Torgerson): Este método se utiliza para generar una matriz de coordenadas utilizando una matriz de entrada de disimilitudes entre pares de elementos, con el objetivo de minimizar la tensión. Puede ser utilizado cuando los datos tienen distancia euclidiana. Por lo tanto, asegura que las distancias se transfieran tal como están al transferirlas al nuevo espacio.
Ejemplos de Escalamiento Multidimensional
Aquí se presentarán ejemplos de uso del escalamiento multidimensional en dos áreas diferentes. Se recomienda que lea estos ejemplos detenidamente, ya que pueden ser una guía en sus análisis.
1. Estudio lingüístico
Supongamos que hay un investigador que desea crear un mapa de dialectos de un idioma basado en sus similitudes y diferencias. El investigador utiliza la técnica de MDS en los siguientes pasos:
- Seleccione características lingüísticas y mida una matriz de distancias para las disimilitudes entre dialectos. Configure la configuración del idioma en un espacio dimensional inferior.
- Ajuste continuamente las posiciones de los dialectos para preservar las disimilitudes originales. Esto minimizará la función de estrés. Repita el proceso hasta que la función de estrés converja.
- Finalmente, visualice la configuración para mostrar patrones y relaciones lingüísticas.
2. Percepción de marca
Supongamos que hay una empresa que busca conocer la percepción de los clientes sobre su marca en el entorno del mercado. Para visualizar los comentarios de los clientes y su posición en el mercado con MDS utilizando datos de encuestas, realiza los siguientes pasos:
- Comience a recopilar una matriz de distancias, que exprese las percepciones de los consumidores sobre la similitud o disimilitud de varias marcas. Coloque las marcas en un espacio dimensional inferior.
- Ajuste las posiciones de las marcas con acciones repetitivas, y esto minimizará la función de estrés. Luego, surgirán relaciones espaciales que reflejen las percepciones de los consumidores. Continúe con los ajustes hasta que la función de estrés se estabilice.
- Finalmente, se deben desarrollar estrategias de marketing de acuerdo con el mapa de marcas resultante.
Ventajas del escalamiento multidimensional
El escalamiento multidimensional tiene diferentes beneficios dependiendo del área de investigación en la que se utilice. Por ejemplo, su beneficio en el campo de la sociología es poder examinar estructuras sociales en un nivel visible y comprensible. Aparte de eso, tiene ventajas generales como:
➕ Reduce la dimensionalidad de los datos mientras se retiene la información esencial.
➕ Puede probar tus hipótesis, proporcionar recursos para análisis más complejos y ser una base importante para la toma de decisiones.
➕ Es aplicable en diferentes campos y tipos de datos gracias a su naturaleza versátil. Por lo tanto, puedes utilizarlo en cualquier área de investigación sin problemas.
➕ Puede ser utilizado para revelar estructuras ocultas en conjuntos de datos complejos y mostrar relaciones entre puntos de datos.
Preguntas frecuentes sobre el escalado multidimensional
Este artículo da una descripción general del escalado multidimensional. Sin embargo, si tienes una pregunta importante sobre la que tienes curiosidad, puedes revisar las preguntas frecuentes a continuación.
Hay varios propósitos de escalamiento multidimensional (MDS) que puedes utilizar. Su principal propósito es visualizar puntos de datos, que principalmente se encuentran en un espacio bidimensional. Mientras lo hace, trata de preservar la distancia entre los puntos de datos tanto como sea posible.
Se utiliza para observar mejor los valores de los puntos de datos y visualizar patrones y relaciones. Es especialmente útil para ayudarte a comprender tablas que contienen relaciones complejas, y te evita perderte entre los puntos de datos. Por lo tanto, desempeña un papel importante en encontrar soluciones a problemas como la investigación de mercado empresarial.
Non-metric Multidimensional Scaling (NMDS) y Multidimensional Scaling (MDS) son técnicas estadísticas utilizadas para visualizar y explorar las relaciones entre puntos de datos en un espacio de dimensiones reducidas. Sin embargo, difieren en el ordenamiento de los puntos de datos. NMDS es un método flexible que se puede utilizar cuando no hay una relación lineal directa entre las disimilitudes y las distancias. No muestra las distancias exactas, pero preserva el orden de rango de ellas. Por otro lado, MDS muestra claramente las distancias métricas entre los puntos de datos. Si necesita una técnica de mapeo adecuada para mostrar disimilitudes lineales, entonces debe usar MDS.
Los pasos clave del algoritmo de escalamiento multidimensional son los siguientes:
- Primero, construir una matriz de disimilitud. Representa las distancias entre pares de puntos de datos.
- Comenzar la configuración de los puntos de datos en el espacio de baja dimensión.
- Luego, mover los puntos de datos en el espacio para minimizar la función de estrés y repetir este proceso varias veces.
- Continuar mejorando esta configuración hasta que la función de estrés haya convergido.
- Detener el proceso cuando se alcance la convergencia y finalizar la configuración para visualización e interpretación.
El Análisis de Componentes Principales (PCA - Principal Component Analysis) y el Escalamiento Multidimensional (MDS - Multidimensional Scaling) son ambos métodos de visualización de datos utilizados para explorar conjuntos de datos complejos. Sin embargo, proceden de manera diferente en términos de entrada de datos, linealidad y graficación de resultados. A diferencia de MDS, el método PCA requiere datos cuantitativos para construir una estructura.
PCA se utiliza para mostrar datos en relaciones lineales en una forma lineal, pero para MDS no es necesario que los datos sean lineales. En la parte de visualización de los datos, PCA prepara un gráfico de acuerdo a nuevas variables llamadas componentes principales. Por otro lado, MDS no agrega nuevas variables y coloca los puntos de datos en un plano determinado según las distancias entre ellos.
Conclusión
En conclusión, el escalado multidimensional es una herramienta perfecta para visualizar datos complejos para un análisis comprensible. Proporciona información sobre relaciones y patrones ocultos en diversas disciplinas. Este artículo te ayudará a sacar el máximo provecho de esta poderosa herramienta. El artículo primero te introduce al tema explicando su definición, cuándo utilizarlo y sus tipos. Luego, el artículo termina con dos ejemplos diferentes de uso y enumerando sus ventajas.
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