对于一个列联表来说，多维尺度分析关注的是（）A. 行变量和列变量两者的相关性B. 变量之间的相关关系C. 行变量之间的相似性D. 维度的含义

多维尺度分析（MDS）的核心目标是将高维数据映射到低维空间，同时保留对象之间的相似性或距离信息。在列联表分析中，MDS通常关注行类别或列类别之间的相似性，而非直接分析行与列变量的相关性。因此，本题的关键在于理解MDS的核心作用对象是数据点（如行类别）之间的相似性，而非变量间的关联或维度解释。

选项分析

A. 行变量和列变量两者的相关性

• 错误。相关性分析（如卡方检验、对应分析）关注行与列变量之间的关联强度，而MDS的核心是通过相似性矩阵构建低维表示，不直接分析变量间的关系。

B. 变量之间的相关关系

• 错误。变量相关性（如皮尔逊相关）属于统计分析的基本方法，与MDS的相似性分析本质不同。

C. 行变量之间的相似性

• 正确。MDS通过构建行类别间的相似性矩阵，将其映射到低维空间，使点间距离反映原始相似性。例如，若列联表为“产品-消费者偏好”，MDS可展示产品间的相似性分布。

D. 维度的含义

• 错误。维度的解释（如主成分分析中的因子解释）是后续分析步骤，而MDS本身仅关注数据的相似性结构。