5.3.1 多維度量技術
前麵所介紹的態度和心理信息度量技術中，我們每次都隻度量所感興趣對象的某一方麵屬性。但是，事實上，消費者常常是根據與度量對象有關的幾個屬性來進行評價的。因此，市場調研中經常需要一種對具有多個屬性的對象進行度量分析的技術。我們把它稱為多維度量技術。其實，在用賴克梯量表法和語義區分法來度量人們的態度時，我們已經采用了多個屬性的度量方法了。
多維度量（multi-dimensionalscaling，MDS）技術最早是在計量心理學中發展起來的一種技術，以後逐漸應用於市場調研中，用來研究消費者的態度和偏好。在多維度量技術分析中，根據消費者用來評價和偏好產品的依據，確定出作為描述這些評價依據的屬性，我們稱之為維度。根據這些維度，每一種品牌的產品或評價的對象都可以表示為多維空間中的一個點。調研人員據此就可以比較這些研究對象的異同，並決定他們各自的特點究竟是什麼。
多維度量技術主要要解決兩個問題：一是根據消費者在感受或評價我們所關心的被調查對象時的依據，確定所研究的問題中需要考慮的屬性或者維度。盡管通常情況下人們所采用的評價維度是很多的，但是，如果能夠選用兩個維度來評價就比較方便了，因為根據兩個維度來評價，所評價的對象就可以直觀地表示為平麵圖上的點了。可是，有時也常常需要采用多於兩個的維度，這樣分析起來就比較複雜了。二是按照上述這些維度，確定所評價的對象在相應多維空間中的位置，即對評價對象進行定位。據以定位的多維空間圖通常也稱做多維映象圖或者是感受圖。有了映象圖或感受圖就可以對評價對象進行多屬性的綜合分析了。
多維度量技術包括多種不同的方法。每種方法在所使用的假設、感受的描述方式，以及輸入數據方麵都各不相同。不同的多維度量技術按照所采用的資料不同，又可以分為兩類：以屬性資料為基礎的方法和以非屬性資料為基礎的方法。
1.以屬性資料為基礎的多維度量技術
如果我們能夠辨識出人們在評價和感受度量對象時所采用的屬性，那麼，我們就可以采用以屬性資料為基礎的多維度量技術。
假定我們要進行一項對於某地區軟飲料產品市場狀況的調研，同時，進一步地，我們再假定，經過探測性調研已經發現，主要的研究對象就是市場上的8種飲料，並且還發現人們通常就是用已知的幾種屬性來評價這些飲料的。於是，我們就可以再請一群消費者按照已知的這幾種屬性對每種飲料進行評價，並把結果表示為0～7之間的某個數。通過對所得到的數據進行因子分析，就可以減少維數。假定最終我們發現，人們用來評價和感受不同飲料之間差異的主要是兩個因素-可樂味與減肥功能，於是，我們就可以根據所調查消費者對8種不同飲料的評價結果得到它們的多維映象圖。根據對部分消費者的調查結果得到的一個多維映象圖的例子。由此可以說明，在被調查者的心目中，哪些品牌是最相似的，哪些是次相似的，哪些是差異最大的。
2.以非屬性資料為基礎的多維度量技術
以屬性資料為基礎的多維度量技術的優點在於，屬性往往可以用物理的、化學的或其他的度量工具來度量或反映。於是，維度之間的關係，即屬性之間的相互關係就可以用這些度量值之間的關係來表現。可是，這種方法也有一些缺點：首先，一組屬性的產生是很困難的，特別是人們常常根據直覺來感受不同對象之間的差異，而不是首先確定屬性，然後再依據屬性來評價對象的情形就更加困難了。如果一組屬性的概念是不精確、不完全的，則研究結果相應地也會是不精確、不完全的。其次，即使先確定出了一組屬性，人們也可能把對象看做一個整體，而不是按照屬性來分類。這樣，人們也就根本不按照所提出的屬性來感受或評價所關心的對象了。最後，由於大多數對象通常具有多個屬性，以屬性為基礎進行分析時就不得不考慮更多的維度，使問題變得更複雜。