Анализ на пътя - какво представлява и как да го използваме

Пътният анализ е форма на множествена регресия Статистически анализ който се използва за оценка на причинно-следствените модели чрез изследване на връзките между зависима променлива и две или повече независими променливи. Използвайки този метод, може да се оцени както величината, така и значимостта на причинно-следствените връзки между променливите.

Ключови заведения: анализ на пътя

Пътният анализ е теоретично полезен, защото, за разлика от други техники, той ни принуждава да определим отношенията между всички независими променливи. Това води до модел, показващ причинно-следствени механизми, чрез които независимите променливи произвеждат както преки, така и косвени ефекти върху зависима променлива.

Пътният анализ е разработен от генетикът Sewall Wright през 1918г. С течение на времето методът е възприет в други физически науки и социални науки, включително социология. Днес човек може да проведе анализ на пътя със статистически програми, включително SPSS и STATA, наред с други. Методът е известен още като причинно-следствено моделиране, анализ на ковариационни структури и латентни променливи модели.

Има два основни изисквания за анализ на пътя:

1. Всички причинно-следствени връзки между променливи трябва да вървят само в една посока (не можете да имате двойка променливи, които предизвикват една друга)
2. Променливите трябва да имат ясна подредба във времето, тъй като не може да се каже, че една променлива предизвиква друга, освен ако тя не я предхожда във времето.

Обикновено анализът на пътя включва изграждането на диаграма на пътя, в която връзките между всички променливи и причинно-следствената посока между тях са конкретно изложени. При извършване на анализ на пътя първо може да се изгради ан диаграма на входния път, което илюстрира хипотезираните отношения. В пътна диаграма, изследователите използват стрелки, за да покажат как различните променливи се свързват помежду си. Стрелка, сочеща от, да речем, Променлива А до Променлива В, показва, че Променлива А е хипотезирана да влияе на Променлива Б.

След приключване на статистическия анализ, изследовател ще конструира диаграма на изходния път, което илюстрира връзките, каквито те действително съществуват, според проведения анализ. Ако хипотезата на изследователя е правилна, диаграмата на пътя на въвеждането и диаграмата на пътя на изхода ще покажат еднакви връзки между променливите.

Нека разгледаме пример, в който анализът на пътя може да бъде полезен. Кажете, че хипотезирате, че възрастта има пряк ефект върху удовлетвореността от работата и вие хипотезирате, че има положителен ефект, така че колкото по-възрастен е, толкова по-доволен ще бъде с работата си. Добрият изследовател ще осъзнае, че със сигурност има и други независими променливи, които също влияят на нашата зависима променлива от удовлетвореността от работата: например, независимост и доходи, наред с други.

Използвайки анализ на пътя, изследовател може да създаде диаграма, която изобразява връзките между променливите. Диаграмата ще показва връзка между възрастта и автономността (защото обикновено по-старата е, толкова по-голяма е степента на) автономия, която ще имат) и между възрастта и доходите (отново има тенденция да има положителна връзка между две). След това диаграмата трябва да показва връзките между тези две групи променливи и зависимата променлива: удовлетвореност от работата.

След използвайки статистическа програма за да оцените тези взаимоотношения, човек може след това да прекрои диаграмата, за да посочи величината и значението на връзките. Например, изследователят може да открие, че както самостоятелността, така и доходите са свързани с удовлетвореността от работата, че едно от тези две променливите имат много по-силна връзка с удовлетвореността от работата от другата или тази нито една променлива няма значима връзка с работата удовлетворение.

Въпреки че анализът на пътя е полезен за оценка на причинно-следствените хипотези, този метод не може да определи посока на причинност. Той изяснява корелацията и посочва силата на каузалната хипотеза, но не доказва посока на причинно-следствената връзка. За да разберат напълно посоката на причинно-следствената връзка, изследователите могат да обмислят провеждането експериментални изследвания в който участниците са произволно разпределени в група за лечение и контрол.

Студентите, които искат да научат повече за анализа на пътя и как да го проведат, могат да се обърнат към преглед на Университета на Ексетър Анализ на пътя и Количествен анализ на данните за социалните учени от Брайман и Креймър.

Обновено от Ники Лиза Коул, доктор на науките