Escalado multidimensional

El escalado multidimensional (EMD) (MDS por sus siglas en inglés) se refiere al conjunto de técnicas estadísticas utilizadas habitualmente en marketing y ciencias sociales para la visualización y exploración de datos. Es un procedimiento para tomar preferencias y percepciones de los encuestados y representarlos en un diagrama visual. Estos diagramas, llamados mapas perceptuales tienen generalmente dos dimensiones, pero pueden representarse en más de dos. Los consumidores potenciales tienen que comparar pares de productos y hacer juicios sobre sus similitudes. Mientras otras técnicas (como análisis factorial, análisis discriminante y análisis conjunto) obtienen dimensiones de las respuestas a los atributos de los productos identificados por el investigador, MDS obtiene las dimensiones de los juicios de los encuestados sobre la similitud de los productos. Esto supone una ventaja importante pues los resultados no dependen de los juicios de los investigadores. No es necesaria una lista de atributos que debe ser mostrada a los encuestados. Las dimensiones resultantes vienen de los juicios de los encuestados sobre pares de productos. Gracias a estas ventajas, MDS es la técnica más comúnmente utilizada en mapeado perceptual.

Existen diferentes pasos que hay que dar para llevar a cabo una investigación de MDS:

Se utiliza para la representación visual de datos en más de una dimensión (si son más de tres dimensiones, se requiere más de un gráfico).

Con ello se puede encontrar qué factores (dimensiones) subyacen bajo los datos obtenidos en un estudio. Se aplica en estudios sobre cognición, psicofísica, psicometría, marketing y ecología.

En marketing, el EMD es una técnica estadística para averiguar las preferencias y percepciones de los encuestados a la hora de evaluar y comparar varios productos, representando los datos obtenidos sobre una gráfica visual, llamada mapa perceptual.

Se pide a clientes potenciales que comparen pares de productos y haga juicios sobre su similitud. Aunque otras técnicas (como el análisis factorial, análisis discriminante y el análisis conjunto) también sirven para reducir los datos a unos pocos factores o dimensiones, el EMD obtiene el grado de similitud entre los productos. Esto es una importante ventaja, ya que no depende de los juicios de los investigadores. No se requiere una lista de atributos que haya que mostrar a los encuestados, son los encuestados los que deciden indirectamente qué dimensiones utilizan para evaluar un producto.

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