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Die Multidimensionale Skalierung (MDS) ist eine Familie von Verfahren, die Objekte des Forschungsinteresses durch Punkte eines mehrdimensionalen (meist: 2-dimensionalen) Raums so darstellen, dass die Distanz zwischen je zwei Punkten in diesem Raum einem gegebenen Nahe-, Abstands-, Ahnlichkeits- oder Unahnlichkeitswert dieser Objekte optimal entspricht. Der Zweck der MDS liegt meist in der Visualisierung der wesentlichen Struktur der Daten. Diese soll dem Auge fur eine explorative oder Theorie testende Analyse zuganglich gemacht werden. Als Daten lassen sich in der MDS ausserordentlich viele Messgrossen verwenden wie etwa Korrelationen der Objekte uber ihre Auspragungen auf verschiedenen Variablen; direkt erhobene globale Ahnlichkeitsratings fur Paare von Objekten; oder Co-Occurrence-Koeffizienten, die erfassen, wie oft ein Ereignis zusammen mit einem anderen auftritt. Das Buch ist eine anwenderorientierte Einfuhrung in die MDS. Es beschreibt die fur die Praxis wichtigsten MDS-Modelle (inkl. Der konfirmatorischen MDS) konzeptionell, mit wenigen Formeln, und unter Verwendung typischer Beispiele. Es bietet zudem eine Beschreibung von zwei umfassenden Computerprogrammen fur die MDS (PROXSCAL in SPSS, SMACOF in R). Ausfuhrlich diskutiert werden zudem typische Anwenderfehler in der MDS.