초록 열기/닫기 버튼
유사성행렬은 MDS 분석 등 다양한 다차원적 분석의 기초자료로 활용된다. 유사성행렬을 얻는 방법으로 항목의 수가 상대적으로 적을 때는 쌍대비교법이 사용될 수 있으나 항목의 수가 많을 경우 분류과제가 권장된다. 본 연구에서는 분류과제의 한 형태로서 지정분류과제의 특성과 제약을 두 개의 연구를 통해 알아보았다. 실험 1에서는 분류 순서가 MDS의 차원구조에 영향을 주는지를 알아보기 위해 분류 순서를 달리 한 두 종류의 지시문에서 얻은 MDS 차원구조를 비교하였는데 MDS 평면상에서 항목들의 상대적 위치는 서로 다르지 않았다. 목록 구성을 달리해서 목록구성의 영향을 분석한 실험 2의 결과는 각각의 목록구성에 합당한 차원구조를 산출하였다. 두 연구의 결과는 지정분류과제가 분류순서에 영향을 받지 않으면서 안정된 차원구조를 보여주며, 항목집합에 내재된 차원구조를 잘 드러낸다는 것이다. 이 결과를 근거로 지정분류과제의 몇 가지 특성과 제약에 관하여 논의하였다.
A similarity matrix provides basic data for multidimensional scaling analysis such as MDS and HCA. A similarity matrix can be obtained through paired comparison methods or sorting tasks. A sorting task is preferred when the number of item is large. We investigated the traits and constraints of a bounded sorting task, which is a subcategory of sorting task, in two studies. In Exp. 1, we compared two MDS planes from different sorting orders, but found no difference in the axis values. In Exp. 2, we compared two MDS planes from the different item constructions, and found a difference in the interpretation of axis meaning inherent in item construction. The results of the two studies showed that bounded sorting tasks produce stable dimensions free from sorting order, and sensible dimensions sensitive to the item construction. On the basis of these findings some traits and constraints were discussed.
키워드열기/닫기 버튼
similarity matrix, sorting task, bounded sorting task, MDS
