La mise à l’échelle multidimensionnelle est une méthode utilisée pour créer des comparaisons entre des éléments difficiles à comparer. Le résultat final de ce processus est généralement un graphique à deux dimensions qui montre un niveau de similitude entre divers éléments, tous les uns par rapport aux autres. Par exemple, un chercheur peut donner aux sujets d’essai plusieurs variétés de pommes et leur demander de faire des comparaisons sur plusieurs critères entre deux pommes à la fois. Une fois que toutes les pommes sont directement comparées les unes aux autres variétés, les données sont tracées sur un graphique qui montre à quel point un type est similaire à un autre.
Les deux composants de la mise à l’échelle multidimensionnelle sont dans le nom, les tests multidimensionnels et la réponse mise à l’échelle. Ces deux concepts sont très simples — c’est juste l’analyse à la fin qui rend ce processus complexe. Les tests multidimensionnels signifient simplement que de nombreux facteurs de l’élément de test sont examinés en même temps. Dans l’exemple de la pomme, des choses telles que la couleur, le niveau de douceur ou d’acidité ou même la fermeté du fruit peuvent être discutées.
La réponse mise à l’échelle de la mise à l’échelle multidimensionnelle fait référence à la méthode utilisée pour comparer les facteurs. Il s’agit généralement d’une échelle de cinq ou sept points qui va de pas du tout semblable à identique. Cela permet aux sujets du test d’interpréter les questions et de donner des réponses en fonction de leurs sentiments plutôt et en se préoccupant du bien et du mal. Cela a également l’avantage supplémentaire de créer un résultat numérique, un à cinq ou sept, que les chercheurs peuvent utiliser pour manipuler mathématiquement les données.
Ces types d’études ont à la fois un minimum et un maximum de comparaison. S’il y a trop peu de comparaisons ou d’éléments comparés, les données peuvent montrer des similitudes artificielles là où il n’y en a pas. Lorsqu’il y en a trop, les systèmes de comparaison sont tellement surchargés d’informations que le résultat n’est généralement pas concluant. Généralement, entre quatre et huit comparaisons sont faites entre quatre et douze éléments.
Dans une expérience de mise à l’échelle multidimensionnelle, les sujets examinent deux éléments à la fois. Ils effectuent des comparaisons entre ces seuls éléments, sans tenir compte d’aucune autre étape du test. Finalement, les sujets compareront chaque élément contre tous les autres éléments, tous en groupes de deux. Par exemple, la comparaison peut être entre la douceur de la pomme une et de la pomme deux. La similitude entre la douceur des deux fruits est évaluée sur l’échelle des points et le sujet passe à la question suivante.
Une fois les données collectées, un programme qui évalue les résultats de l’expérience de mise à l’échelle multidimensionnelle effectue une analyse statistique complexe sur les informations. Premièrement, les comparaisons sur des facteurs similaires, tels que la couleur, sont comparées les unes aux autres en l’absence de tous les autres. Ensuite, les comparaisons d’un seul élément sont comparées, en l’absence de toutes les autres, et les deux sont pondérées. Ces résultats sont ensuite agrégés dans un décompte final qui montre une similitude numérique entre plusieurs objets dissemblables.