Assim como você pode ver a distância que deseja alcançar quando usa o Google Maps, você pode adaptar um sistema muito semelhante para ver as distâncias entre os pontos de dados. Se você está se perguntando como fazer esse mapeamento, a resposta é o escalonamento multidimensional.
O escalonamento multidimensional é uma ferramenta estatística que leva em consideração as semelhanças e diferenças nos dados e os coloca em um novo plano de acordo com suas distâncias. O objetivo deste artigo é fornecer um tutorial de escalonamento multidimensional. Para saber mais, vamos começar com a definição!
O que é o escalonamento multidimensional?
O escalonamento multidimensional (MDS - Multidimensional scaling) é uma técnica estatística usada na análise de dados para reduzir o número de dimensões em dados de alta dimensão.
Ao fazer isso, os dados são visualizados para uma análise e interpretação mais fácil. A área de uso do MDS é bastante ampla: é usado para tomar decisões críticas em pesquisas de mercado, psicologia, sociologia, geografia, saúde, educação e biologia.
Quando usar o escalonamento multidimensional
O escalonamento multidimensional visualiza dados complexos, tornando-o útil em vários momentos e situações. É ideal para entender pontos críticos antes, durante e após qualquer pesquisa. Ao fazer qualquer pesquisa, pode haver momentos exatos em que você pode precisar usá-lo:
Momentos corretos para usar o escalonamento multidimensional
⏰ Ao conduzir pesquisas de mercado: Nesse sentido, o MDS se torna muito valioso durante pesquisas de mercado quando é necessário conhecimento sobre a percepção e preferência do consumidor. Ele pode visualizar as semelhanças entre produtos, serviços ou empresas, mostrando sua posição no ambiente competitivo. As empresas podem usar essas informações para ajustar as estratégias de marketing e fornecer um melhor serviço aos seus clientes.
⏰ Ao explorar dados através de mapeamento, MDS visualiza dados complexos e reduz para um espaço de menor dimensão. Isso permite ver mais facilmente os padrões e relacionamentos nesse conjunto de dados. Também pode conservar as distâncias relativas dos pontos de dados, o que ajuda a ver a estrutura subjacente.
⏰ Ao estudar dados culturais e linguísticos: O MDS é usado especialmente em pesquisas acadêmicas de sociologia, cultura e estudos de linguagem, pois facilita a classificação geográfica. Ele coloca as características e padrões de culturas e línguas em distâncias, considerando as semelhanças e diferenças entre elas. Assim, é uma ferramenta eficaz para estudos interculturais.
Tipos de escalonamento multidimensional
Existem vários tipos de escalonamento multidimensional que você pode escolher, dependendo do objetivo da sua pesquisa. Aqui, os três tipos mais comumente usados (métrico, não métrico e escalonamento multidimensional clássico) serão explicados:
Tipos de escalonamento multidimensional
1. MDS métrico: Este tipo estende o processo de otimização para incluir diferentes funções de perda e matrizes de entrada com distâncias e pesos especificados. Ele reduz uma função de custo conhecida como "stress", geralmente minimizada por meio de um método chamado majorização de stress.
2. MDS não métrico: Essa técnica é principalmente usada para examinar dados qualitativos e entender relacionamentos não euclidianos. Ele otimiza uma função de "stress" levando em consideração uma função estatisticamente crescente.
3. MDS clássico (Escalonamento de Torgerson): Este método é usado para gerar uma matriz de coordenadas usando uma matriz de entrada de dissimilaridades entre pares de itens, com o objetivo de minimizar a tensão. Pode ser usado quando os dados possuem distância euclidiana. Assim, garante que as distâncias sejam transferidas como estão ao transferi-las para o novo espaço.
Exemplos de escalonamento multidimensional
Aqui, serão fornecidos exemplos de uso do escalonamento multidimensional de duas áreas diferentes. É recomendável que você leia esses exemplos com atenção, pois eles podem ser um guia em suas análises.
1. Estudo linguístico
Suponha que haja um pesquisador que queira criar um mapa de dialetos de uma língua com base em suas semelhanças e diferenças. O pesquisador usa a técnica de MDS nos seguintes passos:
- Selecione características linguísticas e meça uma matriz de distância para as dissimilaridades entre os dialetos. Configure a linguagem em um espaço dimensional inferior.
- Ajuste continuamente as posições dos dialetos para preservar as dissimilaridades originais. Isso minimizará a função de estresse. Repita o processo até que a função de estresse convirja.
- Finalmente, visualize a configuração para mostrar padrões e relacionamentos linguísticos.
2. Percepção de marca
Suponha que haja uma empresa que busca aprender a percepção do cliente sobre sua marca no ambiente de mercado. Para visualizar os comentários dos clientes e sua posição no mercado com MDS usando dados de pesquisa, ela realiza os seguintes passos:
- Comece a coletar uma matriz de distância, que expressa as percepções do consumidor sobre a similaridade ou dissimilaridade de várias marcas. Coloque as marcas em um espaço dimensional inferior.
- Ajuste as posições das marcas com ações repetitivas, e isso minimizará a função de estresse. Em seguida, surgirão relações espaciais que refletem as percepções do consumidor. Continue os ajustes até que a função de estresse seja estabilizada.
- Finalmente, estratégias de marketing devem ser desenvolvidas de acordo com o mapa de marcas resultante.
Vantagens do escalonamento multidimensional
O escalonamento multidimensional tem diferentes benefícios dependendo da área de pesquisa em que é utilizado. Por exemplo, seu benefício no campo da sociologia é poder examinar estruturas sociais em um nível visível e compreensível. Além disso, tem geralmente vantagens como:
➕ Reduz a dimensionalidade dos dados mantendo as informações essenciais.
➕ Pode testar suas hipóteses, fornecer recursos para análises mais complexas e ser uma base importante para tomada de decisão.
➕ É aplicável em diversas áreas e tipos de dados graças à sua natureza versátil. Portanto, você pode usá-lo em qualquer área de pesquisa sem problemas.
➕ Pode ser usado para revelar estruturas ocultas em conjuntos de dados complexos e mostrar relações entre pontos de dados.
Perguntas frequentes sobre escalonamento multidimensional
Este artigo fornece uma descrição geral do escalonamento multidimensional. No entanto, se você tiver alguma dúvida crítica sobre a qual esteja curioso, pode conferir as perguntas frequentes abaixo.
Existem vários propósitos para o escalonamento multidimensional (MDS) que você pode utilizar. Seu principal objetivo é visualizar pontos de dados, que estão principalmente em um espaço bidimensional. Ao fazer isso, ele tenta preservar a distância entre os pontos de dados o máximo possível.
É usado para observar melhor os valores dos pontos de dados e visualizar padrões e relacionamentos. É especialmente útil para ajudá-lo a entender tabelas que contêm relacionamentos complexos e economiza você de se perder entre os pontos de dados. Assim, desempenha um papel importante na busca de soluções para problemas como pesquisa de mercado empresarial.
Não-métrico Multidimensional Scaling (NMDS) e Multidimensional Scaling (MDS) são técnicas estatísticas usadas para visualizar e explorar as relações entre os pontos de dados em um espaço de dimensão reduzida. No entanto, eles diferem na ordenação dos pontos de dados. NMDS é um método flexível que você pode usar quando não há uma relação linear direta entre as dissimilaridades e distâncias. Ele não mostra as distâncias exatas, mas preserva a ordem de classificação delas. Por outro lado, MDS mostra claramente as distâncias métricas entre os pontos de dados. Se você precisa de uma técnica adequada de mapeamento para mostrar dissimilaridades lineares, então você deve usar MDS.
Os passos chave do algoritmo de escalonamento multidimensional são os seguintes:
- Primeiro, construa uma matriz de dissimilaridade. Ela representa as distâncias entre pares de pontos de dados.
- Comece a configurar os pontos de dados no espaço de baixa dimensão.
- Em seguida, mova os pontos de dados no espaço para minimizar a função de estresse e repita esse processo várias vezes.
- Continue melhorando essa configuração até que a função de estresse tenha convergido.
- Pare o processo quando atingir a convergência e finalize a configuração para visualização e interpretação.
A Análise de Componentes Principais (PCA - Principal Component Analysis) e o Escalonamento Multidimensional (MDS - Multidimensional Scaling) são ambos métodos de visualização de dados utilizados para explorar conjuntos de dados complexos. No entanto, eles procedem de forma diferente em termos de entrada de dados, linearidade e gráficos de resultados. Ao contrário do MDS, o método PCA requer dados quantitativos para construir uma estrutura.
O PCA é usado para exibir dados em relacionamentos lineares em uma forma linear, mas para o MDS, não é necessário que os dados sejam lineares. Na parte de visualização dos dados, o PCA prepara um gráfico de acordo com novas variáveis conhecidas como componentes principais. Por outro lado, o MDS não adiciona novas variáveis e coloca os pontos de dados em um determinado plano de acordo com as distâncias entre eles.
Conclusão
Em conclusão, o escalonamento multidimensional é uma ferramenta perfeita para visualizar dados complexos para uma análise compreensível. Ele fornece insights sobre relacionamentos e padrões ocultos em diversas disciplinas. Este artigo irá ajudá-lo a aproveitar ao máximo essa poderosa ferramenta. O artigo primeiro o apresenta ao tópico explicando sua definição, quando usá-lo e seus tipos. Em seguida, o artigo termina com dois exemplos diferentes de uso e listando suas vantagens.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
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