Представление результатов В этом разделе приведены данные, сгенерированные командой
Многомерное
шка-
лирование (ALSCAL)
при выполнении шагов 5, 5а и 5б.
Итерации Значения, записанные в столбце
S-stress
, характеризуют отклонение результата от
идеального (точно соответствующего матрице отличий) на различных итерациях
применения модели (рис. 23.6). SPSS применяет заданную модель столько раз,
сколько необходимо для получения достаточно низкого значения в столбце
S-stress
.
Если число итераций оказывается больше 30, то это, как правило, указывает на
проблемы в исходных данных.
Рис. 23.6. Фрагмент окна вывода после выполнения шага 5 (итерации)
Стрессы и квадраты коэффициентов корреляции Для каждой строки асимметричной матрицы различий, для каждой матрицы мо-
дели индивидуальных различий, а также для всей модели при многомерном шка-
лировании вычисляются стресс и коэффициент R 2
(рис. 23.7). Стресс по своему
смыслу схож со стрессом предыдущей модели, однако для его расчета использует-
ся другое уравнение, позволяющее упростить вычислительный процесс сравнения
различий. Коэффициент R 2
(столбец
RSQ
) характеризует долю дисперсии в ма-
трице различий, обусловленную данной моделью. Чем лучше модель, тем выше
значение коэффициента R 2
. Если вы, к примеру, строите несколько графических
изображений с разным числом шкал-координат, то величины стресса и R 2
могут
служить критериями при выборе наиболее подходящей модели.
Глава 23. Многомерное шкалирование
344 Рис. 23.7. Фрагмент окна вывода после выполнения шага 5
(стрессы и квадраты коэффициентов корреляции)