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1. 多维尺度分析介绍
多维尺度分析也称做多维尺度变换，多维标度或多维尺度法等。
多维尺度分析（Multidimensional scaling， 简称MDS）是根据具有很多维度的样本或变量之间的相似性（距离近）或非相似性（距离远，即通过计算其距离）来对其进行分类的一种统计学研究方法。也有学者称是一种降维分析法。在MDS-map中，用空间（space）和距离（distance）来体现各个点之间的关系，来判断网络中各个点的分布情况，网络的密集情况等。也就是可以发现在整个网络中有哪些小组分布。
例如：让消费者测试一下兰蔻、雅诗兰黛、SK-2、La prairie、资生堂、雪花秀、Sisley、倩碧等知名化妆品的眼霜之后，对其相似性和非相似性进行评估（1-10评分标准，1表示非常不相似，10表示非常相似），具有相似性的品牌的眼霜之间变存在着互相更紧密的竞争。如让10个消费者对眼霜之间的相似性给分，每个消费者的给分可以得到一个矩阵，如：
消费者对以上几种眼霜相似性的评估结果：
| 品牌(消费者1) | 兰蔻 | 雅诗兰黛 | SK-2 | La prairie | 资生堂 | 雪花秀 | Sisley | 倩碧 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 兰蔻 | 0 | 6 | 2 | 5 | 2 | 3 | 7 | 4 |
| 雅诗兰黛 | . | 0 | 3 | 8 | 7 | 3 | 6 | 5 |
| SK-2 | . | . | 0 | 6 | 8 | 7 | 5 | 4 |
| La prairie | . | . | . | 0 | 5 | 4 | 6 | 3 |
| 资生堂 | . | . | . | . | 0 | 8 | 5 | 3 |
| 雪花秀 | . | . | . | . | . | 0 | 2 | 6 |
| Sisley | . | . | . | . | . | . | 0 | 3 |
| 倩碧 | . | . | . | . | . | . | . | 0 |
将以上的数据输入分析软件（如SPSS进行分析，即可得到结果）。
比如，我们可以得到根据相似性将不同眼霜品牌聚在一起，再通过非相似性将具有不同相似性的眼霜组分开。如可以得到亚洲品牌眼霜之间很相似，欧美品牌眼霜之间很相似；亚洲品牌和欧美品牌之间非相似。同时就可以判断出不同眼霜在哪些方面是相似的，哪些方面是不同的。得到以上结果之后，便可以在亚洲品牌和欧美品牌的维度下再针对眼霜的味道、保湿程度、效果等方面进行相似性比较，也就是再进行一次多为尺度分析。
2. SPSS分析过程
Analysis->Scale->Multidimensional Scale
再选择变量
对选项进行处理
最后点击OK即可
结果如:
