Fechner-Skalierung

 

[engl. Fechner scaling], [FSE], Fechner, Gustav Theodor; eine Familie von Skalierungsmodellen, die postulieren, dass die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Reiz i von einem anderen Reiz j unterschieden (diskriminiert) wird (p_%7Bij%7D), eine Funktion der subj. Distanz dieser Reize ist. Den ps. Raum, in dem diese Distanz entsteht, will man mithilfe der Fechner-Skalierung entfalten. Dazu kann man zunächst die Dimensionalität des Raums (m) wählen und dann die Werte abs(p_%7Bij%7D-%2C5) mithilfe der multidimensionalen Skalierung vom Typ f = ordinal (oder mit f als einer analytischen, monoton steigenden Funktion) optimal skalieren. Die Skalierung gelingt nur dann akzeptabel gut (in einem Raum kleiner Dimensionalität m), wenn die Daten i. S. der Wahrscheinlichkeit-Distanz-Hypothese der Fechner-Modelle zus.passen. Die Modelle sind also testbar, d. h., Skalierbarkeit im Fechner-Sinn ist eine nicht triviale Beobachtung. Skalierung, Methoden der.

Referenzen und vertiefende Literatur

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