Mnohorozměrné škálování přehledně shrnuje v jednom obrázku velké množství informací. Zakresluje objekty charakterizované mnohorozměrnými profily do plochy (nebo do vícerozměrného prostoru) a umožňuje tak jejich bezprostřední a názornou komparaci. Mnohorozměrné škálování také zobrazuje do obrázku vztahy mezi proměnnými a má roli neparametrické faktorové analýzy v případech, kdy vztahy mezi vstupními proměnnými nejsou charakterizovány korelacemi, ale libovolnými jinými koeficienty nebo mírami. Číselné výstupy metody slouží jako základ pro konstrukci obrázku, ale mají i své vlastní interpretační zázemí a slouží nejen k věcným závěrům, ale také k redukci informace, ke kvantifikacím a skórování. Metoda má sama své přímé a velmi důležité aplikace a vysokou interpretační výpovědní sílu, používá se ale i doplňkově jako ilustrace vztahů, a také jako podklad pro seskupování a typologizaci, hledání silných vazeb apod. Její předností je názornost a snadná orientace ve výsledcích a především to, že shrnuje informaci a nabízí rychlý přehled a závěr.
Cílem je seznámit posluchače s velmi oblíbenou grafickou metodou popisu vztahů a s jejím aplikačním využitím v různých praktických situacích. Posluchači získají dostatečné znalosti pro samostatné využívání metody ve svých vlastních analýzách.
Kurz je určen pro analytiky v oboru marketingu, personalistiky, kontroly kvality, kontroly procesů, pro výzkumné i vědecké pracovníky, ekonomy, atd.
Předpokladem pro účast na kurzu je znalost základních popisných statistik. Zkušenosti s ovládáním statistických programů nejsou nutné.
Schopnost vytvářet vztahové/ percepční/ komparační mapy.
Výuka postupuje od párových vztahů (proximity profilů, subjektivní podobnosti, míry asociace a podobností, …) k zobrazení mnohorozměrných dat v dvourozměrném nebo třírozměrném obrázku.
Mnohorozměrné škálování
13.4.2017 Praha Krakovská 7 Upřesnující informace k termínu
česky
