ScholarGate
Assistent
Latent structureSpatial scaling / unfolding models

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.

Öppna i MethodMindSnartTillämpa, jämför, få vägledning
Verktyg och resurser
Ladda ner bildspel
Lär dig och utforska
VideoSnart

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 22). Multidimensional Unfolding of Preferences and Roll Calls. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/political-science/multidimensional-unfolding

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida
ScholarGateMultidimensional Unfolding (Multidimensional Unfolding of Preferences and Roll Calls). Hämtad 2026-06-24 från https://scholargate.app/sv/political-science/multidimensional-unfolding · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026