Wizualizacja danych nominalnych oraz różnego typu danych porządkowych w procedurze skalowania optymalnego

• Autorzy: Małgorzata Rószkiewicz

Warianty tytułu

Visualization of Categorical Data in Procedure of Optimal Scaling

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Przedstawiono sposoby pozyskiwania danych, które pochodzą z pomiarów zarówno nominalnych, jak i porządkowych i które mogą z powodzeniem być wykorzystane w procedurze skalowania optymalnego, umożliwiając ich wizualizację. Mocną stroną tej procedury jest to, że nie filtruje ona zależności pod kątem liniowości, a ponadto pozwala zadawać klasyfikację obiektów w zależności od postawionych celów badawczych. Warto podkreślić, że istota procedury polega na zbudowaniu tablicy liczebności z danych wyjściowych, by w dalszej kolejności dokonać jej dekompozycji według wartości osobliwych, co jest drogą do transformacji danych wielowymiarowych w przestrzeń dwuwymiarową i ich wizualizacji. Wielkości stanowiące elementy tablicy liczebności mogą być definiowane w różny sposób, czyli nie tylko jako liczby wyróżnionych przypadków, lecz również jako dominacje. (fragment tekstu)

EN

The paper focuses on the topic of optimal scaling of categorical data - the method of building the quantitative representation of qualitative experiences. The main goal of non-metric data visualization is to extract as much information as possible from linear and nonlinear relations among variables. Optimal scaling is a method to accomplish this goal by assigning optimal spaced weights to variables. The paper presents some examples of transformation categorical data (nominal and ordinal) to the procedure of optimal scaling. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Wizualizacja danych; Skalowanie wielowymiarowe; Analiza danych statystycznych

EN

Data visualisation; Multidimensional scaling; Statistical data analysis

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2009
• Numer: nr 86 Wizualizacja wyników badań marketingowych : podejścia, metody i zastosowania
• Strony: 11--19

Twórcy

autor

Małgorzata Rószkiewicz

• Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Bibliografia

• Coombs C.H., A Theory of Data, John Wiley, New York 1964.
• Cronbach L.J., Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests, "Psychometrika" 1951 no 16, s. 297-334.
• Gifi A., Nonlinear Multivariate Analysis, John Wiley, New York 1990.
• Greenacre M.J., Theory and Application of Correspondence Analysis, Academic Press, London 1984.
• Greenacre M.J., Torres-Lacomba A., A Note on the Dual Scaling of Dominance Data and Its Relationship to Correspondence Analysis, Working Paper, Barcelona, Department d'Economia I Empresa, Universidat Pompeu Fabra, 1999, no 430.
• Lord F.M., Some Relations between Guttman's Principal Components of Scale Analysis and Others Psychometric Theory, "Psychometrika" 1958 no 23, s. 291-296.
• Meulman J.J., Review of W.J. Krzanowski and F.H.C. Marriott "Multivariate Analysis: Part I. Distributions, Ordinations and Inference", "Journal of Classification" 1998 no 15, s. 297-298.
• Nishisato S., Optimal Scaling of Parried Comparison and Rank Order Data: an Alternative To Guttman's Formulation, "Psychometrika" 1978 no 43, s. 263-271.
• Nishisato S., Analysis of Categorical Data: Dual Scaling and Its Application, University of Toronto Press, Toronto 1980 [maszynopis powielany].
• Nishisato S., On Quantifying Different Types of Categorical Data, "Psychometrika" 1993 no 58, s. 617- 629.
• Nishisato S., Elements of Dual Scaling, Hillsdale, Lawrance Erlbaum, New York 1994.
• Nishisato S., Gleaning in the Field and Dual Scaling, "Psychometrika" 1996 no 61, s. 559-599.
• Nishisato S., Geometric Perspective oOf Dual Scaling for Assessment of Information in Data, [w:] New Development in Psychometrics, H. Yanai, A.Okada, K. Shigemasu, Y. Kano, J.J. Meulman (red.), Springer-Verlag, Tokyo 2003, s. 453-463.
• Stanimir A., Analiza korespondencji jako narzędzie do badania zjawisk ekonomicznych, AE, Wrocław 2005.
• Takane Y, Analysis of Categorizing Behavior, "Behaviormetrika" 1980 no 8, s. 75-86.
• van de Velden M., Dual Scaling and Correspondence Analysis: A History and French Sociological Perspectives, [w:] Correspondence Analysis in the Social Sciences, M. Greencre, J. Blasius (red.), Academic Press, London 2000, s. 128-137.
• Walesiak M., Gatnar E. (red.), Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009.