Multidimensional Scaling (MDS)

Insieme di tecniche statistiche che consentono di analizzare matrici di similarità e di rappresentare le relazioni tra i dati entro uno spazio di dimensioni ridotte.

In T-LAB un tipo di MDS (metodo Sammon) è usato per rappresentare le relazioni tra unità lessicali o tra nuclei tematici (vedi Co-Word Analysis e Modellizzazione dei Temi Emergenti).

I dati in analisi sono costituiti da matrici quadrate in cui sono riportati valori di prossimità (dissimilarità) derivati dal calcolo di un indice di associazione.

I risultati ottenuti, analogamente a quelli dell'analisi delle corrispondenze, consento di interpretare sia le relazioni tra gli "oggetti" (vicinanza/distanza), sia le dimensioni che organizzano lo spazio in cui essi sono rappresentati.

La bontà dell'adattamento, cioè il grado di corrispondenza tra le distanze risultanti dalla mappa MDS e quelle della matrice input, è misurata dalla funzione di Stress. Minore è il valore di stress (es. < 0.10), maggiore è la bontà dell'adattamento.

La formula dello stress è la seguente:

dove indica le distanze tra i punti (ij) nella matrice input e indica le distanze tra gli stessi punti nella mappa MDS.