การแบ่งสเกลแบบหลายมิติ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้เกิดความเข้าใจเกี่ยวกับการแบ่งสเกลแบบหลายมิติ ซึ่งเป็นสถิติที่ใช้วิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีหลายมิติให้อยู่ในมิติที่ต่ำลง โดยสร้างแผนที่รับรู้ เพื่อแสดงตำแหน่งบนแกน ข้อดีที่สำคัญของการแบ่งสเกลแบบหลายมิติคือไม่ต้องกำหนดเกณฑ์การประเมินล่วงหน้า และสามารถวิเคราะห์ได้ทั้งระดับกลุ่มและระดับบุคคล การวิเคราะห์การแบ่งสเกลแบบหลายมิติจะใช้ค่า Dispersion accounted for และ Tucker's Coefficient of Congruence เป็นดัชนีวัดความสอดคล้องกลมกลืน และใช้ค่าดัชนี Stress ช่วยประเมินคุณภาพของข้อมูลที่ได้จากมิติที่ต่ำลง การแบ่งสเกลแบบหลายมิติมีข้อจำกัดบางประการ เช่น การตีความผลลัพธ์อาจทำได้ยาก ผลลัพธ์ขึ้นกับวิธีการวัดระยะทาง อาจไม่เหมาะกับชุดข้อมูลมิติสูง จะต้องใช้อย่างระมัดระวังและคำนึงถึงข้อจำกัดบางอย่าง และยังไม่เป็นที่นิยมใช้ในทางการศึกษา แต่โดยรวมแล้ว MDS ถือเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถวิเคราะห์ได้ง่ายด้วยโปรแกรมที่เป็นที่รู้จักแพร่หลายอย่าง SPSS
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
วัชรศักดิ์ สุดหล้า, ลภัสพิชชา สุรวาทกุล, อภิสิทธิ์ ตามสัตย์, ทีปทัศน์ ชินตาปัญญากุล, และสังวรณ์ งัดกระโทก. (2562). นักศึกษาให้ความสำคัญกับทักษะที่จำเป็นในยุคดิจิทัลอย่างไร? การศึกษานำร่องโดยใช้การวิเคราะห์เอ็มดีเอสและเอ็มดียู. วารสารศึกษาศาสตร์ มสธ., 13(1), 114-130. https://ir.stou.ac.th/bitstream/123456789/618/1/43332.pdf
Ahn, W., & Medin, D. (1992). A two-stage model of category construction. Cognitive Science, 16(1), 81-121.
Bowen, W. M., & Owusu-Agyemang, S. (2020). Scaling, Multidimensional. International Encyclopedia of Human Geography, 12(1), 97-102. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-102295-5.10578-5.
Davison, M. (1983). Multidimensional scaling. John Wiley & Sons.
Davidson, M. L. (1983). Multidimensional scaling and its application in education. Journal of Educational Measurement, 20(1), 1–14. https://doi.org/10.1111/j.1745-3984.1983.tb00200.x
Dochy, F., & McDowell, L. (1997). Assessment as a tool for learning. Studies in Educational Evaluation, 23(4), 279–298. https://doi.org/10.1016/S0191-491X(97)86211-6
Groenen, P. J., & van de Velden, M. (2016). Multidimensional scaling by majorization. Journal of Statistical Software, 73(8). https://doi.org/10.18637/jss.v073.i08.
Hout, Michael C, et al. “Using Multidimensional Scaling to Quantify Similarity in Visual Search and Beyond.” Attention, Perception & Psychophysics, 78(1), 3–20, https://doi.org/10.3758/s13414-015-1010-6.
Jaworska, N., & Chupetlovska-Anastasova, A. (2009). A review of multidimensional scaling (MDS) and its utility in various psychological domains. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, 5(1), 1-10. https://doi.org/10.20982/tqmp.05.1.p001.
Martins, A. a. a. F., Cardoso, M. G. M. S., & Pinto, I. M. S. (2009). Multidimensional Unfolding and the use of alternative input scales. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, 17(3), 195–204. https://doi.org/10.1057/jt.2009.10.
McQuitty, S. (2017). The purposes of multivariate data analysis methods: An applied commentary. Journal of African Business, 19(1), 124–142. https://doi.org/10.1080/15228916.2017.1374816.
Mok, M. M. C. (2001). From traditional to new assessment practices: A review of the assessment reform in Hong Kong. Assessment in Education: Principles, Policy & Practice, 8(2), 225–236. https://doi.org/10.1080/09695940123778
Koowattanatianchai, N. (2016). Research Methods in Finance [Unpublished manuscript]. Department of business administration, Kasetsart university. https://fin.bus.ku.ac.th/01131591%20Financial%20Researc
h/Lecture%20Slides/Multivariate%20Statistical%20Analysis.pdf#page=2.00.
Saeed, N., Nam, H., Haq, M. I. U., & Muhammad Saqib, D. B. (2018). A survey on multidimensional scaling. ACM Computing Surveys (CSUR), 51(3), 1-25. https://doi.org/10.1145/3178155.
Schiffman, S., Reynolds, M. & Young, F. (1981). Introduction to multidimensional scaling: theory, method, and applications. Academic Press.
Skin, H.J., & Nosofsky, R.M. (1992). Similarity scaling studies of dot pattern classification and recognition. Journal of Experimental Psychology, 121(1), 278-304.
Stevens, S.S. (1971). Issues in psychophysical measurement. Psychological Review, 78(1), 426-450.
Socha, A., & Sigler, E. A. (2012). Using multidimensional scaling to improve functionality of the Revised Learning Process Questionnaire. Assessment and Evaluation in Higher Education/Assessment & Evaluation in Higher Education, 37(4), 409–425. https://doi.org/10.1080/02602938.2010.536835.
