Záznam důkazů metody

Multidimensional Unfolding

Multidimensional unfolding places both individuals and the stimuli they evaluate — candidates, parties, bills — in a single joint low-dimensional space, so that each person's preferences are explained by their proximity to the stimuli. In political science it underlies Keith Poole's nonparametric optimal classification of roll-call votes and the unfolding of thermometer ratings and rank orders, recovering legislators' and bills' positions from nothing but the pattern of choices. Unlike correlation-based scaling, unfolding treats preference as a single-peaked function of distance: you like what is close to you and dislike what is far.

Sources recorded, not reviewed

Zdrojový záznam

Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.

Multidimensional Unfolding of Preferences and Roll Calls

Taxonomický záznam metody · latent-structure / political-science

Poole, K. T. (2000). Nonparametric Unfolding of Binary Choice Data. Political Analysis, 8(3), 211–237. · DOI 10.1093/oxfordjournals.pan.a029814
Poole, K. T. (2005). Spatial Models of Parliamentary Voting. Cambridge: Cambridge University Press. · ISBN 9780521851947

Otevřít celou metodu

Spravovaná tvrzení

Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.

Zatím žádná spravovaná tvrzení

Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.

Související metody

Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.

Same method familyIdeal Point Estimationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoMultilevel Modelingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyNOMINATEmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRoll-Call Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainSurvey Experimentmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.