Анализ пути - это форма множественной регрессии статистический анализ это используется для оценки причинных моделей путем изучения отношений между зависимой переменной и двумя или более независимыми переменными. Используя этот метод, можно оценить как величину, так и значимость причинно-следственных связей между переменными.
Ключевые выводы: анализ пути
- Проводя анализ пути, исследователи могут лучше понять причинно-следственные связи между различными переменными.
- Для начала исследователи рисуют диаграмму, которая служит визуальным представлением взаимосвязи между переменными.
- Затем исследователи используют статистическую программу (такую как SPSS или STATA), чтобы сравнить свои прогнозы с фактическим соотношением между переменными.
обзор
Анализ пути теоретически полезен, потому что, в отличие от других методов, он заставляет нас определять отношения между всеми независимыми переменными. Это приводит к модели, показывающей причинные механизмы, посредством которых независимые переменные оказывают как прямое, так и косвенное воздействие на зависимую переменную.
Анализ пути был разработан генетиком Сьюоллом Райтом в 1918 году. Со временем метод был принят в других физических и социальных науках, в том числе в социологии. Сегодня можно провести анализ пути с помощью статистических программ, в том числе SPSS и STATA. Этот метод также известен как причинное моделирование, анализ ковариационных структур и модели скрытых переменных.
Предпосылки для проведения анализа пути
Есть два основных требования для анализа пути:
- Все причинно-следственные связи между переменными должны идти только в одном направлении (у вас не может быть пары переменных, которые вызывают друг друга)
- Переменные должны иметь четкое временное упорядочение, поскольку нельзя сказать, что одна переменная вызывает другую, если она не предшествует ей во времени.
Как использовать анализ пути
Обычно анализ пути включает в себя построение диаграммы пути, в которой отношения между всеми переменными и причинно-следственная связь между ними специально изложены. При проведении анализа пути можно сначала построить схема входного пути, который иллюстрирует предполагаемые отношения. В схема пути, исследователи используют стрелки, чтобы показать, как различные переменные связаны друг с другом. Стрелка, указывающая, скажем, с переменной A на переменную B, показывает, что переменная A предположительно влияет на переменную B.
После того, как статистический анализ будет завершен, исследователь затем построит схема выходного пути, который иллюстрирует отношения, как они на самом деле существуют, в соответствии с проведенным анализом. Если гипотеза исследователя верна, диаграмма входных и выходных путей покажет одинаковые отношения между переменными.
Примеры анализа пути в исследованиях
Давайте рассмотрим пример, в котором анализ пути может быть полезен. Скажем, вы выдвигаете гипотезу о том, что возраст оказывает непосредственное влияние на удовлетворенность работой, и вы выдвигаете гипотезу о том, что он оказывает положительное влияние, так что чем старше человек, тем более удовлетворенным будет его работа. Хороший исследователь поймет, что есть и другие независимые переменные, которые также влияют на нашу зависимую переменную удовлетворенности работой: например, автономность и доход, среди прочих.
Используя анализ пути, исследователь может создать диаграмму, которая отображает отношения между переменными. Диаграмма будет показывать связь между возрастом и автономией (поскольку, как правило, чем старше, тем больше степень автономия, которую они будут иметь), а также между возрастом и доходом (опять же, как правило, между два). Затем на диаграмме также должны быть показаны отношения между этими двумя наборами переменных и зависимой переменной: удовлетворенность работой.
После используя статистическую программу чтобы оценить эти отношения, можно затем перерисовать диаграмму, чтобы указать величину и значимость отношений. Например, исследователь может обнаружить, что как автономия, так и доход связаны с удовлетворенностью работой, что один из этих двух Переменные имеют гораздо более сильную связь с удовлетворением работой, чем другие, или что ни одна из переменных не имеет существенной связи с работой удовлетворение.
Сильные и слабые стороны анализа пути
Хотя анализ пути полезен для оценки причинных гипотез, этот метод не может определить направление причинности. Это уточняет корреляцию и указывает на силу причинной гипотезы, но не доказывает направление причинно-следственной связи. Чтобы полностью понять направление причинности, исследователи могут рассмотреть возможность проведения экспериментальные исследования в котором участники случайным образом распределяются по группе лечения и контроля.
Дополнительные ресурсы
Студенты, желающие узнать больше об анализе пути и о том, как его проводить, могут обратиться к обзору Университета Эксетера Анализ пути и Количественный анализ данных для социальных ученых Брайман и Крамер.
обновленный Ники Лиза Коул, доктор философии