多維尺度分析（MultiDimensional Scaling）是分析研究對象的相似性或差異性的一種多元統計分析方 法。采用MDS可以創建多維空間感知圖，圖中的點（對象）的距離反應了它們的相似性 或差異性（不相似性）。一般在兩維空間，最多三維空間比較容易解釋，可以揭示影響研究對象相似性或差異性的未知變量-因子-潛在維度。
在市場研究領域主要研究消費者的態度，衡量消費者的知覺及偏好。涉及的研究對象非常廣泛，例如：汽車、洗頭水、飲料、快餐食品、香煙和國家、企業品牌、政黨候選人等。通過MDS分析能夠為市場研究提供有關消費者的知覺和偏好信息。
MDS一般需要借助SPSS或SAS統計分析軟件，輸入有關消費者對事物的知覺或偏好數據，轉換為一組對象或對象特征構成的多維空間知覺或偏好圖——感知圖。
多維尺度分析
多維尺度分析是市場調研、分析數據的統計方法之一，通多維尺度分析，可以將消費者對商品相似性的判斷產生一張能夠看出這些商品間相關性的圖形。
例如：有十個百貨商場，讓消費者排列出對這些百貨商場兩兩間相似的感知程度，根據這些數據，用多為尺度分析，可以判斷消費者認為哪些商場是相似的，從而可以判斷競爭對手。 用於反應多個研究事物間相似（不相似）程度。通過適當的降維方法，將這種相似（不相似）程度在低維度空間中用點與點之間的距離表示出來，並有可能幫助識別哪些影響事物間相似性的潛在因素。這種方法在市場研究中應用的非常廣泛。
它使用的數據是消費者對一些商品相似程度（或者差異程度）的評分，通過分析產生一張能夠看出這些商品間相關性的圖形（感知圖）。
例：對七中彩電品牌的相似程度評價情況：
1、對七種彩電品牌兩兩組合（21對）
2、對這些相似程度打分（1分-10分，1分-最相似）
3、分值平均
4、形成七種品牌相似評分矩陣 注意：數的大決定了差異性，數的小決定相似性
5、多維尺度分析可以對該矩陣進行分析，用圖形化結果呈現出來。（哪些品牌靠的比較近）
