什么是多维尺度法？
消费者对品牌偏好的形成是一个十分复杂的心理过程，企业对此往往很难把握，多维尺度法就是用于分析消费者感觉和偏好的最有效的方法，它以直观图的方式供应一个简化的分析方法。
多维尺度法是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间执行定位、分析和归类，同期又保留对象间原始关系的报告分析方法。其特点是将消费者对品牌的感觉偏好，以点的形式反应在多维空间上，而对不同品牌的感觉或偏好的差异程度，则是通过点与点间的距离体现的，我们称该种品牌或项目的空间定位点图为空间图。空间轴表明着消费者得以形成对品牌的感觉或偏好的各种原因或变量。多维尺度法的应用规模
在市场营销调研中，多维尺度法的用途十分普遍。一般来看，它应用在如下几个方面：
① 可以确定空间的维数（变量、指标），以反应消费者对不同品牌的认知，而且在由这些维构筑的空间中，标明某关注品牌和消费者心目中理想品牌的位置。
② 可以比较消费者和非消费者对企业形象的感觉。
③ 在执行市场细分时，可以在与一空间对品牌和消费者定位，然后把具有类似感觉的消费者分组、归类。
④ 在新产品开发方面，通过在空间图上寻求间隙，可以发现由这些间隙为企业导致的潜在节骨眼。
⑤ 在广告效果的评估方面，可以用空间图去判定一个广告能否成功地达到了期望的品牌定位。
⑥ 在价格策略方面，通过比较加入与不加入价格轴的空间图，可以推断价格的影响力度。
⑦ 在分销途径策略方面，利用空间图可以分析品牌对不同零售途径的适应性，进而为策划有效的分销途径供应根据。多维尺度法的实行步骤
同其它的多元统计分析方法一样，对所研究的困难作出精准的界定，依然是执行多维尺度分析的首要任务。受于其中将应用各种类型的报告，所以就务必决定一种得到报告的适宜方式，并选择用于报告分析的具体过程。此外，还要确定空间的维数。一般，维数多，包含的信息量就大，维数少，则更方便报告分析。所以，需要确定既能包含多部分重要信息又方便报告分析的较为适当的维数。在确定了空间的维数以后，需要精准命名那些构筑空间的坐标轴，并对整个空间结构作出解释。最后一步的工作是评估所用方法的牢靠性和有效性。因此，多维尺度法的实行步骤分如下五个部分(如下图所示)：
1. 课题界定
课题的界定与通过多维尺度法期望高达的目的和选定的品牌紧密有关。为此，务必首先给予清晰。环绕需要处理的困难，才可分析与之有关的原因指标（或变量），假使是研究消费者对某产品各个知名品牌的感觉或偏好，就要选择能够描述这一特质的一连串变量指标。此外，在一个构筑好的多维空间中，一般需要同期研究起码8个品牌，如此才可得到一个较好的空间图。但是，一旦胜过25个品牌，就会致使调查对象的疲倦，进而影响调研结果。品牌及有关指标或变量的选择，往往基于调研困难、有关理论，以及研究人士的分析力等。
2. 获取报告
从调查对象那里得到的报告或许与感觉或偏好相关，感觉报告有直接报告和推断报告之分，直接报告因为类似性分析，而推断报告则因为对有关属性的评估。
在收集直接的感觉报告时，要求调查对象判别不同品牌类似与否。我们可采取李嘉图七点标尺或其它度量执行配对品牌评估，该数据被称为类似性判别报告。也可以采取其它方法，比如要求调查对象将所有的品牌配对按类似性强弱由大到小排序。再比如，要求调查对象对所有品牌与固定对照品牌执行类似性排序，每个品牌可轮流作为基础品牌。
收集推断报告则因为调查对象对有关属性的评估，我们应用语义差异标尺或李嘉图七点标尺度量属性后对品牌执行评估。受于消费者对心目中理想品牌的感觉往往涉及一连串品牌属性或变量。所以，调查对象需要对这些属性作出评估。假使能够得到属性评估值，就可根据亲疏性度量值（如欧氏距离）对每对品牌的近似程度作出推断。
3. 选择多维尺度过程
在具体选择多维尺度过程时，要考察感觉或偏好信息的性质，而且输人报告的性质是一个决定性原因。多维尺度过程分为非度量型多维尺度过程和度量型多维尺度过程。非度量多维尺度过程输入的报告是顺序型的，但是，其输出的结果却是区间以上型的。与之相对照，度量型多维尺度过程输入的报告是定距以上型的，且输出的报告也是定距以上型的，所以，它的输入和输出报告间有关性较强。经验证明，这两种方法的结果基本类似。
影响多维尺度过程选择的另一原因，涉及分析过程是在单一个体水平执行依旧在集合水平执行。在单一个体水平执行分析时，需要对每个调查对象分别做报告分析，结果产生每个调研对象都拥有各自的空间图。从长远的角度看，该种方法依旧有用的。但是，营销策略的策划需要对细分市场或集合水平执行分析。在对集合水平执行分析时，需要如果每个个体用相同的空间轴（指标）评价品牌，诚然，权重可以不同。
4. 确定维数
多维尺度法的目的是以空间图的方式用最少的维数去最佳地拟合输出报告。这里，拟合度被定义为有关系数的平方。但是，空间图的拟合度伴随维数的增长而提升。所以，务必找出折中的办法。一个多维尺度的拟合度一般用紧缩值衡量，紧缩值是一种拟合劣质度量。紧缩值高，表明拟合性差。下方是常用维数确定方法：
① 前期知识，调研理论或以往的调研经验和结论将有利于确定维数。
② 空间图的解释能力，一般来看，要想解释三维以上的空间图是很问题的。
③ 转折标准，考察紧缩值对维数的折线图，如下图所示，当合适的线数显现时，往往伴随有一个转折或很急的转弯，而胜过这点时，增长维数一般不会提升拟合度。观察紧缩值图发现，在三维处显现折点，形成了凹状图案，故应选择的维数是3。
紧缩值对维数的折线图：
在选择维数时还应考虑易操作性。一般来看，二维平面图较之多维空间图简单得多。最后，那些上涨统计学方法的专业人士，也可采取统计方法确定维数。
5. 命名坐标轴并解释空间图
对坐标轴的命名首要依靠调研人士的经验和主观分析，下面的方法将有利于您的工作。
① 即使得到了直接的类似性分析值，假使或许，还应对供应的品牌属性执行评估。应用统计中的回归方法，这些属性向量可被嵌入空间图中，然后，我们可以综合考察那些最靠近坐标轴的属性，以达到对坐标轴的命名或标注。
② 在得到了直接类似性或偏好报告后，我们还可以更深一步询问调查对象在执行类似性评估时依靠的主观评估标准，这些标准也应在命名坐标轴时给予参考。
③ 假使或许，可以向调查对象展示空间图，然后，请他们来命名空间围上的坐标轴。最后，假使我们了解品牌的自然属性，如充电电池充电后的最长运用时间等，这也可作为解释空间图坐标轴的参考资料。一般，一个坐标轴不只代表一种属性。
6. 评估有效性与牢靠性
同其它多元分析方法一样，对采取多维尺度法得到的结果也要执行牢靠性和有效性评估。一般采取下方方法执行评估。
首先，可计算拟合优度（有关系数）的平方。其值越大，表明多维尺度过程对报告的拟合程度越好。一般地，当值大于或等于0.6被觉得是可接受的。
此外，紧缩值也能反应多维尺度法的拟合优度。 拟合优度的平方是拟合不错程度的度量，而紧缩值是拟合劣质程度的度量，两个度量的角度完全相反，但目的相同。紧缩值随多维拟合优度的平方过程以及被分析资料的不同而改变。
不同紧缩值的拟合优度
假使在集合水平上执行分析，原始报告应分成两组或两组以上。对每一组分别应用多维尺度的平方法，然后，对各组结果执行比较。多维尺度法的应用意义
企业在市场调研中，研究消费者对品牌或其它项目的感觉和偏好困难，是企业市场调研的重要议题。多维尺度法为处理相似的困难给予了很好的思路，相信你采取此种方法能从中得到更有效的信息，并使你的决策更具科学性。本条目在下方条目中被提到
PPS抽样调查法
Q分类法
SEM模型
不重复抽样
主观几率法
二手资料调研
二路焦点小组
产品留置试探
任意抽样
会议调查
典型调查法
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