Optimale Anzahl von Dimensionen bei mehrdimensionaler Skalierung

Ich habe ein Experiment zur Konsonanz-Dissonanz-Bewertung musikalischer Intervalle an 40 Personen durchgeführt, wobei alle möglichen Intervalle aus 3 Registern (plus deren Inversionen) verwendet wurden, und ich möchte eine multidimensionale Skalenanalyse anwenden.

Mein Problem ist, dass das Spannungsdiagramm Folgendes anzeigt:

Spannungsdiagramm 8dim

Ich denke, es wäre nicht wünschenswert, meine Analyse auf 2 oder 3 Dimensionen zu beschränken, da die Belastung an diesen Punkten hoch ist, aber ich bin mir nicht sicher, ob das Hinzufügen von Dimensionen auch hilft. Gibt es eine optimale Anzahl von Dimensionen, die ich berücksichtigen sollte, oder sollte ich der Belastungskurve folgen, wo immer sie mich hinführt? Vielen Dank.

Antworten (1)

Ich denke, das hängt von deinem Einsatzzweck ab. Wenn Sie die MDS für eher heuristische Zwecke durchführen, bieten oft zwei Dimensionen (oder möglicherweise drei) den größten visuellen Einblick.

Wenn ich mir Ihr Dimension-by-Stress-Diagramm ansehe, habe ich auch den Eindruck, dass die größten Gewinne erzielt werden, wenn Sie von einer zu zwei Dimensionen wechseln, dass der Gewinn von zwei zu drei Dimensionen immer noch erheblich ist, aber danach gibt es minimale Gewinne.

Vielen Dank für Ihre Antwort. Ich habe jetzt noch eine Frage. Ich habe mich dafür entschieden, die Bewertungen in zwei Dimensionen anzuzeigen, wobei die eine der Abstand in der mittleren Bewertung ist und die andere, wie ich vermute, der Grad der Übereinstimmung zwischen den Bewertern ist. Gibt es eine Methode zur Berechnung der Interrater-Übereinstimmung für jedes einzelne Element (in meinem Fall jedes musikalische Intervall) in SPSS? Leider liefern alle mir bekannten Methoden ein eher allgemeines Maß für die Zuverlässigkeit, wie z. B. eine mittlere Korrelation für alle Intervalle.
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