Нажав на пиктограмму Chart Carusel внизу экрана или выбрав в основном меню SPSS пункт Windows (а в нем подпункт Chart Carusel), имеется возможность проанализировать построенные графики. Основной рисунок — это график расположения стимулов в 2- или 3-мерном эвклидовом пространстве (Derived Stimulus Configuration) или геометрическая модель субъективного пространства, построенная по рассчитанным выше координатам стимулов (см. распечатку результатов, пункт 4). Кроме того полезно также посмотреть и на график соответствия исходных различий (Disparities) рассчитанным моделью расстояниям (Distances). Эта так называемая диаграмма рассеяния (Scatter plot of linear fit) является наглядным графическим представлением качества этого соответствия, и, по сути дела, соответствует указанному выше коэффициенту корреляции (RSQ). Фактически, чем лучше точки ложатся на прямую линию, тем лучше модель воспроизводит исходные данные.

Анализ и обсуждение результатов

В ходе анализа полученных результатов (начнем с метрического варианта решения) нужно рассмотреть проблему определения минимальной размерности полученного пространства. Для ее решения необходимо сопоставить величины собственных значений осей и процент объясняемой дисперсии для пространств различной размерности. Значительное понижение величины собственного значения при переходе от n-мерного решения к (n+1)-мерному свидетельствует о достаточности n измерений и избыточности (n+1)-й координаты. Близкие значения для обоих решений скорее свидетельствуют в пользу необходимости учитывать и (n+1)-ю координату.

"Важность" каждой следующей оси анализируемого пространства оценивают также и по величине ее вклада в общий процент объясняемой дисперсии. Строго говоря, какой-либо определенный рецепт о критической величине суммарного процента объясняемой дисперсии дать достаточно трудно. Здесь лучше полагаться на здравый смысл и опыт. Тем не менее, будет уместно сделать два замечания: во-первых, явно не стоит добиваться (и поэтому ожидать) очень высокого суммарного процента, поскольку в измерениях всегда присутствует известная доля экспериментального "шума"; во-вторых, опыт многих психофизиков показывает, что в пилотажных работах 70—75% объясняемой дисперсии считается очень хорошим показателем, и даже в хорошо спланированных исследованиях он не часто превышает 90%.