Kruskal-shepard Ölçeklemesi
Kruskal–shepard Scaling
Tanım
Nesne çiftleri arasındaki benzerlik veya farklılık yargılarını, çok boyutlu bir uzayda mesafeler olarak temsil eden bir çok boyutlu ölçekleme türüdür.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir bilişsel psikoloji laboratuvarında, katılımcılardan 10 farklı hayvan çifti arasındaki benzerliği (örneğin kedi ile köpek, fil ile karınca) 1'den 7'ye kadar puanlamaları istenir. Elde edilen matris Kruskal-Shepard ölçeklemesi ile analiz edildiğinde, iki boyutlu bir uzay grafiği elde edilir. Bu grafiğin X ekseni 'boyut/büyüklük' (küçük-büyük), Y ekseni ise 'evcillik' (vahşi-evcil) ekseni olarak belirginleşir ve hayvanların zihinsel olarak nasıl kategorize edildiği görselleştirilir.
Derin Analiz
Kruskal-Shepard ölçeklemesi, özellikle bilişsel psikoloji ve psikofizikte, karmaşık uyarıcı setlerinin zihinsel temsillerini geometrik bir uzayda haritalandırmak için kullanılan non-metrik bir çok boyutlu ölçekleme (MDS) yöntemidir. Temel mekanizması, gözlemlenen benzerlik matrisini korurken, verileri düşük boyutlu (genellikle 2 veya 3 boyutlu) bir Öklid uzayına projekte etmeye dayanır. Algoritma, dissimilarite (farklılık) değerleri ile uzaysal mesafeler arasındaki monotonik ilişkiyi maximize eden optimal konfigürasyonu bulmak için 'stres' (stress) adı verilen bir uyumsuzluk metriğini minimize eder. Bu sayede deneklerin zihinsel haritalarındaki örtük boyutlar (örneğin renk algısında ton, doygunluk ve parlaklık) matematiksel olarak açığa çıkarılır.
Etimoloji
İsim kökenlidir. Amerikalı istatistikçi William Henry Kruskal (1919–2005) ve Amerikalı deneysel ve bilişsel psikolog Roger N. Shepard'ın (1929–) soyadlarından ve İngilizce 'scaling' (ölçekleme) kelimesinden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Temel Bileşenler Analizi (PCA) ve Faktör Analizi ile karıştırılır. PCA ve Faktör analizi değişkenler arasındaki lineer varyansı maksimize ederken, Kruskal-Shepard ölçeklemesi doğrudan katılımcıların öznel benzerlik veya uzaklık yargılarını non-lineer (monotonik) bir yaklaşımla geometriye dönüştürür.