4. Социология науки

Интересны примеры использования многомерного шкалирования в социологии науки. В рамках этого направления МШ используется для исследования структуры научных дисциплин и выявлении скрытых факторов, определяющих их разделение на различные направления.

В качестве меры близости научных направлений используются различные показатели. Наиболее часто используется так называемый индекс цитирования. Близость между научными направлениями определяется на основе количества совместного упоминания различных научных работ [59].

В работах [18; 45] изучается структура социологии на основе данных о членстве в различных дисциплинарных секциях Американской Социологической Ассоциации. Эти исследования интересны прежде всего тем, что авторам удалось не только выявить структуру социологии, но и жать интерпретацию измерениям полученного пространства. Для интерпретации привлекалась дополнительная информация.

5. Социально‑психологические исследования

Многомерное шкалирование использовалось также для анализа социальной структуры малых групп и изучения процессов межгруппового взаимодействия.

В работе [48] рассматриваются различные подходы к изучению этнических стереотипов. Авторы статьи рассматривают стереотипы как особую структуру восприятия, таким образом многомерное шкалирование является наиболее адекватным инструментом в подобных исследованиях. Респондентам было предложено оценить сходство между 13 этнических групп, между этими группами и характеристиками, а также между самими характеристиками. В результате была получена объединенная матрица сходства, включающая в себя перечисленные выше оценки сходства между группами и атрибутами. Матрица анализировалась при помощи различных методов многомерного шкалирования. На первом этапе исследователи провели анализ оценок сходства между этническими группами. Затем на основании оценок сходства групп и характеристик были построены соответствующие характеристикам шкалы. Шкалы были размещены в пространстве с помощью множественной регрессии. Затем был проведено внешнее и внутреннее развертывание данных о сходстве групп и характеристик. И в заключении была проанализирована вся матрица, однако результаты этого анализа признаны авторами неудачными и не приведены в статье. В результате были получены описания различные этнических стереотипов. Наиболее информативным оказалось внутреннее развертывание.

5. Заключение

Метод многомерного шкалирования является мощным инструментом анализа данных. К сожалению, большая часть работ, в которых используется метод МШ носят разведывательный характер. Выводы в таких работах носят, скорее, качественный характер. При этом метод МШ получил широкое распространение в маркетинговых исследованиях. Особое развитие получили методы анализ предпочтений и модели выбора. Нам кажется, что область применения методов МШ может быть с успехом расширена и на социологическую проблематику.

Литература

1. Arabie P., Carroll J.D., DeSabro W.S. Three‑way scaling and clustering// Sage University paper series: Qualitative applications in the social sciences, № 65, 1987

2. Assael H., Poltrack D.F. Relating products to TV program clusters// Journal of advertising research. March-April, 1999. P. 41-52

3. Baron J.N. Indianapolis and beyond: a structural model of occupational mobility across generations// American Journal of Sociology, Vol. 85, Issue 4, 1980. P. 815-839

4. Bechtel G.G. Multidimensional preference scaling. The Hague: Mouton, 1976

5. Bechtel G.G., Tucker L.R., Chang W.A. A scalar product model for multidimensional scaling of choice// Psychometrika, Vol. 36, 1971. P. 369‑388

6. Bennett J.F., Hays W.I. Multidimensional scaling: determining the dimensionality of ranked preference data// Psychometrika, Vol. 25, 1960. P. 27-43

7. Bentler P.M., Weeks D.C. Restricted multidimensional scaling models// Journal of mathematical psychology, Vol. 17, 1978. P. 138-151

8. Best D. J., Rayner J. C. W. Product Maps for Ranked Preference Data// Statistician, Vol. 46, № 3. (1997), P. 347-354

9. Bijmolt T.H.A., Wedel M. A comparison of multidimensional scaling methods for perceptual mapping.// Journal of marketing research, Vol. XXXVI, 1999. P. 277-285

10. Blau P.M., Duncan O.D. The American occupational structure. New York: Wiley, 1967. P. 67-75

11. Bloxom B. An alternative method of fitting a model of individual differences in multidimensional scaling// Psychometrika, Vol. 39, 1974. P. 365‑367

12. Bloxom B. Constrained multidimensional scaling in N spaces// Psychometrika, Vol. 43, 1978. P. 397-407

13. Borg I., Groenen P. Modern multidimensional scaling: theory and applications. New York: Springer, 1997

14. Borg I., Lingoes J. Multidimensional similarity structure analysis. New York: Springer‑Verlag, 1987

15. Borg I., Lingoes J.C. A model and algorithm for multidimensional scaling with external constraints on the distances// Psychometrika, Vol. 45, 1980. P. 25‑38

16. Brady H.E. Statistical consistency and hypothesis testing for nonmetric multidimensional scaling// Psychometrika, Vol. 50, 1985. P. 509-537

17. Burton M. Semantic dimensions of occupational names// Multidimensional scaling: theory and applications in the behavioral sciences, vol. 1/ Edited by R.N. Shepard, A.K. Romney, S.B. Nerlove. New York: Seminar Press, 1972

18. Cappell C.L., Gutterbock T.M. Visible colleges: the social and conceptual structure of sociology specialties// American sociological review, Vol. 57, № 2, 1992. P. 266-273

19. Carroll D.J., Green P.E. Psychometric methods in marketing research: part II, multidimensional scaling// Journal of marketing Research, Vol. XXXIV, 1997

20. Carroll J.D., Arabie P. Multidimensional scaling// Annual review of psychology, Vol. 31, 1980

21. Carroll J.D. Individual differences and multidimensional scaling// Multidimensional scaling: theory and applications in the behavioral sciences/ Edited by R.N. Shepard, A.K. Romney, S.B. Nerlove. New York: Seminar Press, 1972

22. Carroll J.D., Chang J.J. Analysis of individual differences in multidimensional scaling via N‑way generalization of «Eckart‑Young» decomposition// Psychometrika, Vol. 35, 1970. P. 283‑319

23. Chino N. A graphical technique for representing the asymmetric relationships between N objects// Behaviormetrika, №5, 1978. P. 23‑40

24. Cliff N. The «idealized individual» interpretation of individual differences in multidimensional scaling// Psychometrika, Vol. 33, 1968. P. 225‑232

25. Collins L.M. Deriving sociograms via asymmetric multidimensional scaling// Young F.W. Multidimensional scaling: history, theory, and applications/ Edited by R.M. Hamer. Hillsdale, N.J.: L. Erlbaum Associates, 1987

26. Coombs C.H. Mathematical psychology. An elementary introduction. 1970

27. Coombs C.H. Psychological scaling without a unit of measurement// Psychological review, Vol. 57, 1950. P. 148-158

28. Coombs C.H. The theory of data. New York: Wiley, 1964

29. Coombs C.H., Smith J.E.H. On the detection of structure in attitudes and developmental processes// Psychological review, Vol. 80, 1973. P. 337-351

30. Cox T.F., Cox M.A.A. Multidimensional scaling. Boca Raton: Chapman & Hall, 2001

31. Coxon A.P., Jones C.L. Occupational similarities: subjective aspects of social stratification// Quality and quantity, Vol. 22, 1974. P. 369-384

32. Coxon A.P., Jones C.L. Problems in selection occupational titles// The Sociological Review, Vol. 22, 1974. P. 369-384

33. Davidson M.L. Fitting and testing Carroll’s weighted unfolding model for preferences// Psychometrika, Vol. 41, 1976. P. 233-248

34. Davison M.L., Jones L.E. A similarity attraction model for predicting sociometric choice from perceived group structure// Journal of personality and social psychology, Vol. 33, 1976. P. 601-612

35. DeLeeuw J., Heiser W. Convergence of correction matrix algorithms for multidimensional scaling// Geometric representations of relational data/ Edited by J.C. Lingoes. Ann Arbor, MI: Mathesis Press, 1977

36. DeLeeuw J., Heiser W. Multidimensional scaling with restrictions on the configuration// Multivariate analysis, vol. 5/ Edited by P.R. Krishnajah. Amsterdam: North Holland, 1980. P. 501-522

37. DeSarbo W.S. Johnson M.D., Manrai A.K., Manray L.A., Edwards E.A. TSCALE: A new multidimensional scaling procedure based on Tversky’s contrast model// Psychometrika, Vol. 57, 1992

38. DeSarbo W.S., Manrai A.K. A new multidimensional scaling methodology for the analysis of asymmetric proximity data in marketing research// Marketing science, Vol. 11, 1992

39. DeSarbo W.S., Wu J. The joint spatial representation of multiple variables batteries collected in marketing research// Journal of marketing research, Vol. XXXVIII, 2001. P. 244-253

40. DeSarbo W.S., Young M.R., Rangaswamy A. A parametric multidimensional unfolding procedure for incomplete nonmetric preference/choice set data in marketing research.// Journal of marketing research, Vol. XXXIV, 1997. P. 499-516

41. DeSarbo W.S., Carroll J.D. Three‑way metric unfolding via alternating least squares// Psychometrika, Vol. 50, 1985. P. 275‑300

42. Elrod T. Choice map: inferring a product-market map from panel data. Marketing Science. Vol. 7, 1988. P. 21-40

43. Elrod T. Inferring an ideal-point product-market map from consumer panel data// Data, Expert Knowledge and Decisions/ Edited by Wolfgang Gaul and Martin Schader. Berlin: Springer-Verlag, 1988. P. 240-49

44. Elrod T., Winer R.S. An empirical comparison if mapping methods based on panel data. August, 1992. Working paper

45. Ennis J.G. The social organization of sociological knowledge: modeling the intersection of specialties// American sociological review. Vol. 57, № 2, 1992. P. 259-265

46. Featherman D.L., Hauser R.M. Opportunity and change. New York: Academic, 1978

47. Fodness D., Murray B. A typology of tourist information search strategies// Journal of travel research, Vol. 37, 1998. P. 108-119

48. Funk S.G., Horowitz A.D., Lipshits R., Young F.W. The perceived structure of American ethnic groups: the use of multidimensional scaling in stereotype research// Sociometry, Vol. 39, № 2, 1976. P. 116-130

49. Galaskiewicz J. Professional networks and the institutionalization of a single mind set.// American sociological review, Vol. 50, № , 1985. P. 639-658.

50. Ghose S. Distance representation of consumer perceptions: evaluating appropriateness by using diagnostics.// Journal of marketing research, Vol. XXXV, 1998. P. 137-153

51. Gower J.C. Graphic representation of asymmeric matrices// Applied statistics, Vol. 27, Issue 3, 1978. P. 297-304

52. Gower J.C. Unfolding: some technical problems and novel uses// Paper presented at European Meeting of Psychometrics and Mathematical Psycology, Uppsala, Sweden, 1978

53. Gower J.C., Greenacre M. J. Unfolding a symmetric matrix// Journal of classification, Vol. 13, № 1, 1996

54. Gower J.C. Euclidean distance geometry// Mathematical scientist, Vol. 7, 1982. P. 1-14

55. Gower J.C. Generalized procrustes analysis// Psychometrika, Vol. 40, 1975. P. 33-51

56. Gower J.C. Some distance properties of latent root and vector methods udes in multivariate analysis// Biometrika, Vol. 53, 1966. P. 325‑388

57. Green P.E., Carmone F.J. Multidimensional scaling and related techniques in marketing analysis. Boston: Allyn and Bacon, 1970

58. Green P.E., Carmone F.J. Marketing research applications of nonmetric scaling methods// Multidimensional scaling: theory and applications in the behavioral sciences, vol. 1/ Edited by R.N. Shepard, A.K. Romney, S.B. Nerlove. New York: Seminar Press, 1972

59. Griffith B.C., Small H.G., Stonehill J.A., Dey S. The structure of scientific literatures: toward a macro-and microstructure for science// Science Studies, Vol. 4, № 4, 1974. P. 339-365

60. Guttman L. A general nonmetric technique for finding the smallest coordinate space for a configuration of points// Psychometrika, Vol. 33, 1968. P. 469-504

61. Hefner R. Extensions of the Law of Comparative Judgment to discriminable and multidimensional stimuli. Ph.D. Dissertation, Psychology Department, University of Michigan, 1958

62. Hoffman D.L., Perreault W.D. Consumer preference and perception// Young F.W. Multidimensional scaling: history, theory, and applications/ Edited by R.M. Hamer. Hillsdale, N.J.: L. Erlbaum Associates, 1987

63. Holbrook M.B. Stereographic visual display and the three-dimensional communication of findings in marketing research.// Journal of marketing research, Vol. XXXIV, 1997. P. 526-536

64. Holman E.W. Monotonic models for asymmetric proximities// Journal of mathematical psychology, Vol. 20, 1979

65. Horan P.M. The structure of occupational mobility: conceptualization and analysis// Social forces, Vol. 53, 1974. P. 33-45

66. Horan C.B. Multidimensional scaling: combining observations when individuals have different perceptual structure// Psychometrika, Vol. 34, 1969. P. 139‑165

67. Jacoby W.G. Data theory and dimensional analysis// Sage University paper series: Qualitative applications in the social sciences, № 65, 1987

68. Johnson R.M. Pairwise nonmetric multidimensional scaling// Psychometrika, Vol. 38, 1973. P. 11-18

69. Jones L.E., Young F.W. The structure of social environment: a longitudinal individual difference scaling of an intact group// Journal of personality and social psychology, Vol. 24, 1972. P. 108-121

70. Key texts in multidimensional scaling/ Edited by Davies P.M., Coxon A.P.M. Exeter, N.H. : Heinemann Educational Books, 1982

71. Krumhansl C.L. Concerning the applicability of geometric models to similarity data: the interrelation of similarity and spatial density// Cognitive psychology, Vol. 11, 1978

72. Kruskal J.B., Wish M. Multidimensional scaling// Sage University paper series: Qualitative applications in the social sciences, № 11, 1978

73. Kruskal J.B. Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a non‑metric hypothesis// Psychometrika, Vol. 29, 1964

74. Kruskal J.B. Non‑metric multidimensional scaling: a numerical method // Psychometrika, Vol. 29, 1964

75. Langeheine R. Statistical evaluation of measures of fit in the Lingoes-Borg Procrustean individual difference scaling// Psychometrila, Vol. 47, 1982. P. 427-442

76. Laumann E.O., Guttman L. The relative associational contiguity of occupations in an urban setting.// American Sociology Review, Vol. 31, № 2, 1966. P. 169-178

77. Lee J.K.H., Steckel J.H. A Multiple ideal point model: capturing multiple preference effects from within an ideal point framework.// Journal of marketing research, Vol. XXXIX, 2002. P. 73-86

78. Lee S.‑K., Bentler P.M. Functional relations on multidimensional scaling// British journal of mathematical and statistical psychology, Vol. 33, 1980. P. 142-150

79. Lingoes J.C., Borg I. A direct approach to individual difference scaling using increasingly complex transformations// Psychometrika, Vol. 43, 1978. P. 491-519

80. MacKay D.B. Probabilistic multidimensional scaling using a city-block metric// Journal of mathematical psychology, Vol. 45, 2001. P. 249-264

81. MacKay D.B. Probabilistic multidimensional scaling: an anisotropic model for distance judgments// Journal of mathematical psychology, Vol. 33, № 2, 1989. P. 187-205

82. MakKay D.B., Zinnes J.L. A probabilistic model for the multidimensional scaling of proximity and preference data// Marketing science, Vol. 5, № 4, 1986. P. 325-344

83. MakKay D.B., Zinnes J.L. Probabilistic multidimensional unfolding: an anisotropic model for preference ratio judgments// Journal of mathematical psychology, Vol. 39, 1995. P. 99‑111

84. MakKay D.B., Zinnes J.L. Probabilistic scaling of spatial distance judgments// Geographical analysis, Vol. 13, 1981. P. 21-37

85. McDonald K.I. MDSCAL and distances between socioeconomic groups// The analysis of social mobility/ K. Hope ed. London: Oxford, 1972

86. McGee V.E. Multidimensional scaling of n sets of similarity measures: a non‑metric individual difference approach// Multivariate behavioral research, Vol. 3, 1968. P. 233‑248

87. McIver J.P., Carmines E.G. Unidimensional scaling// Sage University Paper Series: Quantitative applications in social sciences, № 24, 1981

88. Mead A. Review of the development of multidimensional methods.// Statistician, Vol. 41, № 1, 1992

89. Meulman J.J., Heiser W.J. Constrained multidimensional scaling: more directions than dimensions// COMPSTAT 1984/ T. Havranek et al. eds. Wien: Physica Verlag, 1984. P. 137-142

90. Multidimensional scaling: concepts and applications/ Edited by Green P.E., Carmone F.J., Smith S.M. Newton, MA: Allyn and Bacon, 1989

91. Multidimensional scaling: theory and applications in the behavioral sciences/ Edited by Shepard R.N., Romney A.K., Nerlove S.B. New York: Seminar Press, 1972

92. Okada A. , Imaizumi T. Asymmetric multidimensional scaling of two-mode three-way proximities// Journal of Classification, Vol. 14, № 2, 1997. P. 195-224

93. Rabinowitz G.B. A procedure for ordering object pairs consistent with the multidimensional unfolding model// Psychometrika, Vol. 41, 1976. P. 349‑373

94. Rabinowitz G.B. An introduction to nonmetric multidimensional scaling// American journal of political science, Vol. 19, 1975. P. 343‑390

95. Rabinowitz G.B. Spatial models of electoral choice. Chapel Hill, NC: Institute for research in social science, 1973

96. Ramsay J.O. Confidence regions for multidimensional scaling analysis// Psychometrika, Vol. 43, 1978

97. Ramsay J.O. Maximum likelihood estimation in multidimensional scaling// Psychometrika, Vol. 42. 1977

98. Ramsay J.O. Some statistical approach to multidimensional scaling data (with discussion)// Journal of Royal Statistical Society, Series A, Vol. 145, 1982

99. Ramsay J.O. Some statistical consideration in multidimensional scaling// Psychometrika, Vol. 32, 1969

100. Richardson M.W. Multidimensional psychophysics// Psychological bulletin, Vol. 35, 1938. P. 659-660

101. Rodgers J.L., Young F.W. Successive unfolding of family preferences// Applied psychological measurement, Vol. 5, 1981. P. 51-62

102. Rosenberg S., Jones R. A method of investigating and representing a person’s implicit theory of personality: Theodore Dreiser’s view of people// Journal of personality and social psychology, Vol. 22, 1972. P. 372-386

103. Roskam E. Metric analysis of ordinal data in psychology. Nijmegen: University of Leiden Press, 1968

104. Ross J. A remark on Tucker and Messick’s «points of view» analysis// Psychometrika, Vol. 31, 1966. P. 27‑32.

105. Schiffman S.S. Introduction to multidimensional scaling: theory, methods, and applications. New York: Academic Press, 1981

106. Seligson M.A. Prestige among peasants: a multidimensional analysis of preference data// American Journal of Sociology, Vol. 83, Issue 3, 1977. P. 632-652

107. Shepard R.N., Arabie P. Additive clustering: representation of similarities as combination of discrete overlapping properties.// Psychological review, Vol. 86, 1979

108. Shepard R.N. A taxonomy of principal types of data and of multidimensional methods for their analysis// Multidimensional scaling: theory and applications in the behavioral sciences, vol. 1/ Edited by R.N. Shepard, A.K. Romney, S.B. Nerlove. New York: Seminar Press, 1972

109. Shepard R.N. Metric structure in ordinal data// Journal of mathematical psychology, Vol. 3, 1966

110. Shepard R.N. The analysis of proximity data with unknown distance function, I. Psychometrika, Vol. 27, 1962

111. Shepard R.N. The analysis of proximity data with unknown distance function, II. Psychometrika, Vol. 27, 1962

112. Shikiar R. Multidimensional Perceptions of the 1972 Presidential Election// Multivariate Behavioral Research, Vol. 11, № 2, 1976. P. 259-263

113. Sinha I., DeSarbo W. An integrated approach toward the spatial modeling of perceived customer value.// Journal of marketing research, Vol. XXXV, 1998. P. 236-249

114. Smith S.P. Dating-partner preferences among a group of inner-city African-American high school students// Adolescence, Vol. 31, № 121, 1996. P. 79-90

115. Snipp C.M. Occupational mobility and social class: insights from men’s career mobility// American sociological review. Vol. 50, № 4, 1985. P. 475-493

116. Srinivasan V., Shocker A.D. Linear programming techniques for multidimensional analysis of preferences// Psychometrika, Vol. 38, 1973. P. 337-369

117. Stevens S.S. Mathematics, measurement and psychophysics// Hanbook of experimental psychology. New York: Wiley, 1951

118. Takane Y. Multidimensional successive categories scaling: a maximum likelihood method// Psychometrika,Vol. 46, 1981. P. 9‑28

119. Takane Y., Carroll J.D. Nonmetric maximum likelihood multidimensional scaling from directional rankings of similarities// Psychometrika, Vol. 46, 1981. P. 389-406

120. Takane Y., Young F.W., DeLeeuw J. Non-metric individual difference multidimensional scaling: an alternating least squares method with optimal scaling features. Psychometrika, Vol. 42, 1977. P. 7‑67

121. Taplin R.H. The Statistical Analysis of Preference Data// Applied Statistics, Vol. 46, № 4, 1997. P. 493-512

122. Taylor D.M., Bassili J.N., Aboud F.E. Dimensions of ethnic identity: an example from Quebec// Manual of social psychology, Vol. 79, 1973. P. 185-192

123. Tolbert C.M. Industrial segmentation and men’s career mobility// American sociological review, Vol. 47, № 4, 1982. P. 457-477

124. Torgerson W.S. Theory and methods of scaling. New York: Willey, Ltd., Chapman, 1958

125. Tucker L.R. Intra‑individual and inter‑individual multidimensionality// Psychological scaling: theory and applications/ Edited by H. Gulliksen, S. Messick. New York: Wiley, 1960

126. Tucker L.R. Relation between multidimensional scaling and three-mode factor analysis// Psychometrika, Vol. 37, 1972

127. Tucker L.R., Messick S. An individual difference model for multidimensional scaling// Psychometrika, Vol. 28, № 4, 1963

128. Tversky A. Features of similarity// Psychological review, Vol. 84, 1977

129. Van Schuur W.H. Stochastic unfolding// Sociometric research, Vol.1: Data collection and scaling/ Edited by W.E. Saris, I.N. Gallhofer. London: Macmillan, 1988

130. Van Schuur W.H. Structure in political believes. Amsterdam: CT Press, 1984

131. Weeks D.G., Bentler P.M. Restricted multidimensional scaling models for asymmetric proximities// Psychometrika, Vol. 47, 1982. P. 201-208

132. Young F.W. Multidimensional scaling: history, theory, and applications/ Edited by R.M. Hamer. Hillsdale, N.J.: L. Erlbaum Associates, 1987

133. Young F.W., Householder A.S. A note on multidimensional psychophysics// Psychometrika, Vol. 6, 1941. P. 331‑333

134. Young F.W., Householder A.S. Discussion of a set of points in terms of their mutual distances// Psychometrika, Vol. 3, 1938. P. 19‑22

135. Zielman B., Heiser W.J. Analysis of asymmetry be slide-vector. Psychometrika, Vol. 58, 1993

136. Zimmes J.L., MacKay D.B. Probabilistic multidimensional analysis of preference ratio judgments// Communication and cognition, Vol. 20, 1987

137. Zimmes J.L., MacKay D.B. Probabilistic multidimensional scaling: complete and incomplete data// Psychometrika, Vol. 48, 1983. P. 27-48

138. Zinnes J.L. MacKay D.B. A probabilistic multidimensional scaling approach: properties and procedures// Multidimensional scaling of perception and cognision/ F.G. Ashby ed. Hillsdale, New Jersye: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, 1992

139. Zinnes J.L., Griggs R.A. Probabilistic, multidimensional scaling analysis// Psychometrika, Vol. 39, 1974. P. 327-350

140. Будилова Е.В., Гордон Л.А., Терехина А.Т. Электораты ведущих партий и движений на выборах 1995 г// Мониторинг общественного мнения, №2, 1996. С. 18-24.

141. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. Методы наглядного представления данных. М.: Финансы и статистика, 1982

142. Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. М.: «Наука», 1987.

143. Каменский В.С. Методы и модели неметрического многомерного шкалирования (обзор)// Автоматика и телемеханика, №8, 1977

144. Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации. М.: «Наука», 1978

145. Косолапов М.С. Классификация методов пространственного представления структуры исходных данных.// СОЦИС, №2, 1976

146. Краскал Дж. Взаимосвязь между многомерным шкалированием и кластер‑анализом// Классификация и кластер. М.: Мир, 1980

147. Панкова Л.А., Терехина А.Ю., Шнейдерман М.В. Классификация научных тем и анализ тематической структуры НИИ на основе экспертных оценок. М.: Наука, 1983. С. 281-289

148. Петров В.М. Опыт применения неметрического многомерного шкалирования при изучении предпочтений молодежи в области авторской песни// Социология: 4М, №1, 1991

149. Сатаров А.Г. Станкевич С.Б. Применение неметрического многомерного шкалирования при изучении расстановки и соотношения сил в конгрессе США// Анализ нечисловых данных в системных исследованиях. М.: ВНИИСИ, 1982. Вып. 10. С. 76-83.

150. Сатаров Г.А. Анализ политической структуры законодательных органов по результатам поименных голосований// Российский монитор, Вып. 1, 1992. С. 57-81.

151. Сатаров Г.А. Структура политических диспозиций россиян: от политике к экономике// Российский монитор, Вып. 1, 1992. С. 135-148.

152. Сатаров Г.А., Станкевич С.Б. Голосование в конгрессе США: опыт многомерного анализа// СОЦИС, №1, 1983.

153. Сатаров Г.А. Многомерное шкалирование и другие методы при комплексном анализе данных// Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.: «Наука», 1985

154. Сатаров Г.А. Многомерное шкалирование: новые идеи и пути использования// Статистические методы в общественных науках. М.: ИНИОН, 1982

155. Сошникова Л.А., Томашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: Юнити, 1990

156. Терехина А.Ю. Методы многомерного шкалирования и визуализации данных (обзор)// Автоматика и телемеханика, №7, 1973

157. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986

158. Толстова Ю.Н.Измерение в социологии. Курс лекций. М.: «ИНФРА‑М», 1998

159. Торгерсон У.С. Многомерное шкалирование. Теория и метод// Статистическое измерение качественных характеристик. М.: «Статистика», 1972

160. Шрайбер Е.Л. Латентные переменные вербальных моделей социального поведения// Математическое моделирование и применение вычислительной техники в социологических исследованиях. М.: ИСИ, 1980. С. 154-160

161. Шрейбер Е.Л. Примеры сбора данныз и интерпретации резултатов в процедурах многомерного шкалирования// Статистические методы в общественных науках. М., 1982

1Многие термины, используемые в методе многомерного шкалирования, позаимствованы из психологии. Так, например, объекты часто называют «стимулами».

2Борг и Лингос [14] предлагают использовать термин «Методы Анализа Структур Сходства» (SimilarityStructureAnalysis), чтобы различить шкалирование и анализ данных. Однако в отечественной и западной литературе распространен термин «многомерное шкалирование» (MultidimensionalScaling), который мы будем использовать в дальнейшем.

3Концепцияизмерения как моделирования рассматривает также Толстова [158].

4Это верно только в том случае, если данные рассматривались как сопоставимые по матрице, т.е. данные, полученные от разных респондентов не могут сравнивать между собой.

5Исторически эти веса назывались весами субъектов, поскольку, как правило, использовались для анализа нескольких матриц близости, получаемых от разных субъектов. Однако в общем случае, третье измерение может соответствовать не только субъектам, но и другим экспериментальным условиям.