The Presentation of Changes in Preferences by Dynamic Scaling

Artur Zaborski

doi:10.18778/0208-6018.322.06

Autor

Artur Zaborski Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.322.06

Słowa kluczowe:

badanie preferencji, macierz podobieństw, skalowanie dynamiczne, analiza Procrustesa

Abstrakt

Skalowanie dynamiczne jest zbiorem metod, w których dokonuje się geometrycznej prezentacji danych podobieństw uzyskanych dla T różnych okresów. Celem artykułu jest przedstawienie zastosowania dwóch metod skalowania dynamicznego do badania zmian zachodzących w preferencjach. W pierwszej, rozmieszczenia punktów na mapie percepcyjnej dokonuje się na podstawie rozbudowanej macierzy podobieństw. W drugiej metodzie przeprowadza się skalowanie wielowymiarowe dla poszczególnych okresów, a następnie dopasowuje otrzymane konfiguracje punktów za pomocą przekształceń zachowujących proporcje odległości między punktami. Prezentacja metod zostanie zilustrowana przykładem empirycznym, w którym obliczenia przeprowadzono z wykorzystaniem pakietów SPSS i New MDSX.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Borg I., Groenen P. (2005), Modern multidimensional scaling. Theory and applications. Second Edition, Springer-Verlag, New York.
Google Scholar

Chino N. (1978), A graphical technique for representing the asymmetric relationship between N objects, “Behaviometrika”, no. 5, pp. 23–40.
Google Scholar

Cox T.F., Cox M.A.A. (2001), Multidimensional Scaling. Second Edition, Chapman and Hall, London.
Google Scholar

DeSarbo W. S., Johnson M.D., Manrai A.K., Manrai L.A., Edward E.A. (1992), TSCALE: A New Multidimensional Scaling Procedure Based on Tversky’s Contrast Model, “Psychometrika”, 57, pp. 43–69.
Google Scholar

Harshman R.A., Green PP.E., Wind Y., Lundy M.E. (1982), A model for the analysis of asymmetric data in marketing research, “Marketing Science”, vol. I, no. 2, pp. 205–242.
Google Scholar

Holyoak K.J., Gordon PP.C. (1983), Social reference points, “Journal of Personality and Social Psychology”, no. 44, pp. 881–887.
Google Scholar

Okada A., Imaizumi T. (1997), Asymmetric multidimensional scaling of two-mode three-way proximities, “Journal of Classification”, no. 14, pp. 195–224.
Google Scholar

Okada A., Imaizumi T. (2007), Multidimensional scaling of asymmetric proximities with a dominance point, “Advances in Data Analysis Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization”, (red.) R. Decker, H.J. Lenz, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, pp. 307–318.
Google Scholar

Tversky A., Gati I. (1982), Features of similarity, “Psychological Review”, no. 89, pp. 123–154.
Google Scholar

Zaborski A. (2007), Przegląd wybranych modeli różnic indywidualnych w skalowaniu wielowymiarowym, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 1151, s. 9–18.
Google Scholar

Zielman B., Heiser W.J. (1996), Analysis of Asymmetry by a Slide-Vector, “Psychometrika”, 58, pp. 101–114.
Google Scholar