Skip to main content

Multidimensionale Skalierung

  • Chapter
  • First Online:
  • 29k Accesses

Zusammenfassung

Für viele Bereiche der sozialwissenschaftlichen Forschung ist es von großer Bedeutung, die subjektive Wahrnehmung von Objekten durch Personen (z. B. Wahrnehmung von Produkten durch Konsumenten, von Politikern durch Wähler, von Universitäten durch Studenten) zu bestimmen. Man geht davon aus, dass Objekte eine Position im Wahrnehmungsraum einer Person haben. Der Wahrnehmungsraum einer Person ist in der Regel mehrdimensional, d. h. Objekte werden von Personen im Hinblick auf verschiedene Dimensionen beurteilt (z. B. ein Auto nach Komfort, Sportlichkeit, Prestige). Die Gesamtheit der Positionen der Objekte im Wahrnehmungsraum in ihrer relativen Lage zueinander wird Konfiguration genannt. Abbildung 6.1 zeigt beispielhaft eine Konfiguration verschiedener Automarken für eine Person.

This is a preview of subscription content, log in via an institution.

Buying options

Chapter
USD   29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD   59.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD   79.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Learn about institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literaturhinweise

A. Basisliteratur zur Multidimensionalen Skalierung

  • Hair, J./ Black, W./ Babin, B./ Anderson, R. (2010), Multivariate Data Analysis, 7. Auflage, Englewood Cliffs (N.J.), Kapitel 9.

    Google Scholar 

  • Green, P./ Carmone, F./ Smith, S. (1989), Multidimensional Scaling: Concepts and Applications, Boston/London u. a.

    Google Scholar 

  • Kocklauner, G. (1994), Angewandte metrische Skalierung, Wiesbaden.

    Google Scholar 

  • Schiffman, S./ Reynolds, M./ Young, F. (1981), Introduction to Multidimensional Scaling, Orlando u. a.

    Google Scholar 

  • Torgerson, W. (1958), Theory and Methods of Scaling, New York.

    Google Scholar 

B. Zitierte Literatur

  • Bennet, J./ Hays, W. (1960), Multidimensional Unfolding: Determining the Dimensionality of Ranked Preference Data, in: Psychometrica, Vol. 25, Nr. 118, S. 27–43.

    Article  Google Scholar 

  • Burton, M. (2003), Too Many Questions? The Uses of Incomplete Cyclic Designs for Paired Comparisons, in: Field Methods, Vol. 15, S. 115–130.

    Article  Google Scholar 

  • Carmone, F./ Green, P./ Robinson, P. (1968), TRICON – An IBM 360/65 FORTRAN IV Program for the Triangularisation of Conjoint Data, in: Journal of Marketing Research, Vol. 5, S. 219–220.

    Google Scholar 

  • Carroll, J. (1972), Individual Differences and Multidimensional Scaling, in: Shepard, B./Romney, A./Nerlove, S. (1972): Multidimensional Scaling, S. 105–155, New York u.a.

    Google Scholar 

  • Cattin, P./ Wittink, D. (1976), A Monte-Carlo Study of Metric and Nonmetric Estimation Methods for Multiattribute Models, Research Paper No. 341, Graduate School of Business, Stanford University, Stanford.

    Google Scholar 

  • Chang, J. / Carroll, J. (0. J.), How to Use PREFMAP and PREFMAP2 – Programs which Relate Preference Data to Multidimensional Scaling Solution, Bell Laboratories, Murray Hill (N.J.).

    Google Scholar 

  • Coombs, C. (1950), Psychological Scaling without a Unit of Measurement, in: Psychological Review, Vol. 57, S. 145–158.

    Article  CAS  PubMed  Google Scholar 

  • DeSarbo, W./ Young, R./ Rangaswamy, A. (1997), A Parametric Multidimensional Unfolding Procedure for Incomplete Nonmetric Preference & Choice Set Data in Marketing Research, in: Journal of Marketing Research, 34,499–516.

    Article  Google Scholar 

  • Green, P./ Carmone, F./ Smith, S. (1989), Multidimensional Scaling: Concepts and Applications, Boston-London u.a.

    Google Scholar 

  • Kocklauner, G. (1994), Angewandte metrische Skalierung, Braunschweig u.a.

    Google Scholar 

  • Kruskal, J. (1964a), Multidimensional Scaling by Optimizing Goodness of Fit to a Nonmetric Hypothesis, in: Psychometric monographes, Vol. 29, S. 1–27.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • Kruskal, J. (1964b), Nonmetric Multidimensional Scaling: A Numerical Method, in: Psychometric monographes, Vol. 29, S. 115–129.

    Article  MATH  MathSciNet  Google Scholar 

  • Kruskal, J./ Carmone, F. (1973), How to Use MDSCAL, A Program to do Multidimensional Scaling and Multidimensional Unfolding (Version 5M), Bell Laboratories, Murray Hill (N.Y.).

    Google Scholar 

  • Malhotra, N./ Jain, A./ Pinson, C. (1988), The Robustness of MDS Configurations in the Case of Incomplete Data, in: Journal of Marketing Research, Vol. 25, 95–102.

    Article  Google Scholar 

  • Norusis, M. (2011), IBM SPSS Statistics 19 Guide to Data Analysis, Upper Saddle River, New Jersey.

    Google Scholar 

  • Schiffman, S./ Reynolds, M./ Young, F. (1981), Introduction to Multidimensional Scaling, Orlando u.a.

    Google Scholar 

  • Sixtl, F. (1967), Meßmethoden der Psychologie, Weinheim.

    Google Scholar 

  • Takane, Y./ Young, F./ De Leeuw, J. (1977), Nonmetric Individual Differences Multidimensional Scaling: An Alternating Least Squares Method with Optimal Scaling Features, in: Psychometrika, Vol. 42, S. 7–67.

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Torgerson, W. (1958), Theory and Methods of Scaling, New York.

    Google Scholar 

  • Weiber, R./ Mühlhaus, D./ Horstrup, R. (2008a), AVD ein reduziertes Erhebungsdesign fur MDS-Anwendungen, in: Marketing Review St. Gallen, Vol. 6, S. 44–49.

    Article  Google Scholar 

  • Weiber, R./ Mühlhaus, D./ Hörstrup, R. (2008b), Gestaltung von Erhebungsdesigns fur die metrische MDS: II. Konzeption und Evaluation reduzierter Abfragedesigns, Forschungsbericht Nr. 8, hrsg. von Rolf Weiber, Trier.

    Google Scholar 

  • Young, F./ Cliff, N. (1972), Interactive scaling with individual subjects, in: Psychometrika, Vol. 37, S. 385–415.

    Article  MATH  Google Scholar 

  • Young, F./ Lewyckyj, R. (1979), ALSCAL Users Guide, 3. Auflage, University of North Carolina, Chapel Hill.

    Google Scholar 

  • Young, F. (1973), POLYCON – Conjoint Scaling, The L.L. Thurstone Psychometric Laboratory, University of North Carolina, Report No. 118, S. 66–92, Chapel Hill.

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to Klaus Backhaus .

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2015 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

About this chapter

Cite this chapter

Backhaus, K., Erichson, B., Weiber, R. (2015). Multidimensionale Skalierung. In: Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46087-0_7

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-46087-0_7

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-46086-3

  • Online ISBN: 978-3-662-46087-0

  • eBook Packages: Business and Economics (German Language)

Publish with us

Policies and ethics