Analiza ścieżki jest formą regresji wielokrotnej Analiza statystyczna który służy do oceny modeli przyczynowych poprzez badanie związków między zmienną zależną a dwiema lub więcej zmiennymi niezależnymi. Korzystając z tej metody, można oszacować zarówno wielkość, jak i znaczenie związków przyczynowych między zmiennymi.
Najważniejsze informacje: Analiza ścieżki
- Przeprowadzając analizę ścieżki, badacze mogą lepiej zrozumieć związki przyczynowe między różnymi zmiennymi.
- Na początek naukowcy narysowali diagram, który służy jako wizualna reprezentacja zależności między zmiennymi.
- Następnie badacze używają oprogramowania statystycznego (takiego jak SPSS lub STATA), aby porównać swoje przewidywania z faktyczną zależnością między zmiennymi.
Przegląd
Analiza ścieżki jest teoretycznie przydatna, ponieważ w przeciwieństwie do innych technik, zmusza nas do określenia relacji między wszystkimi zmiennymi niezależnymi. Wynikiem tego jest model pokazujący mechanizmy przyczynowe, poprzez które zmienne niezależne wytwarzają zarówno bezpośredni, jak i pośredni wpływ na zmienną zależną.
Analiza ścieżki została opracowana przez Sewall Wright, genetyk, w 1918 roku. Z czasem metoda została przyjęta w innych naukach fizycznych i naukach społecznych, w tym w socjologii. Dziś można przeprowadzić analizę ścieżki za pomocą programów statystycznych, w tym między innymi SPSS i STATA. Metoda ta znana jest również jako modelowanie przyczynowe, analiza struktur kowariancji i modele zmiennych utajonych.
Wymagania wstępne do przeprowadzenia analizy ścieżki
Istnieją dwa główne wymagania dotyczące analizy ścieżki:
- Wszystkie związki przyczynowe między zmiennymi muszą iść tylko w jednym kierunku (nie możesz mieć pary zmiennych, które powodują siebie nawzajem)
- Zmienne muszą mieć wyraźne uporządkowanie czasowe, ponieważ nie można powiedzieć, że jedna zmienna powoduje inną, chyba że poprzedza ją w czasie.
Jak korzystać z analizy ścieżki
Zazwyczaj analiza ścieżki polega na budowie diagramu ścieżki, w którym określone są relacje między wszystkimi zmiennymi i kierunek przyczynowy między nimi. Podczas przeprowadzania analizy ścieżki można najpierw zbudować schemat ścieżki wejściowej, co ilustruje hipotetyczne relacje. W schemat ścieżki, badacze używają strzałek, aby pokazać, jak różne zmienne odnoszą się do siebie. Strzałka wskazująca, powiedzmy, zmienną A na zmienną B, pokazuje, że hipoteza, że zmienna A ma wpływ na zmienną B.
Po zakończeniu analizy statystycznej badacz skonstruuje następnie schemat ścieżki wyjściowej, który ilustruje istniejące związki, zgodnie z przeprowadzoną analizą. Jeśli hipoteza badacza jest poprawna, diagram ścieżki wejściowej i diagram ścieżki wyjściowej pokażą te same relacje między zmiennymi.
Przykłady analizy ścieżki w badaniach
Rozważmy przykład, w którym analiza ścieżki może być przydatna. Załóżmy, że postawiłeś hipotezę, że wiek ma bezpośredni wpływ na satysfakcję z pracy, i wysunął hipotezę, że ma pozytywny wpływ, ponieważ im starszy, tym bardziej zadowolony będzie z pracy. Dobry badacz zorientuje się, że z pewnością istnieją inne niezależne zmienne, które również wpływają na naszą zależną zmienną zadowolenia z pracy: na przykład autonomia i dochód.
Korzystając z analizy ścieżki, badacz może utworzyć diagram przedstawiający relacje między zmiennymi. Schemat pokazałby związek między wiekiem a autonomią (ponieważ zazwyczaj im starszy, tym większy stopień będą mieć autonomię), a także między wiekiem a dochodami (ponownie istnieje pozytywny związek między dwa). Następnie schemat powinien również pokazywać związki między tymi dwoma zestawami zmiennych a zmienną zależną: zadowolenie z pracy.
Po za pomocą programu statystycznego aby ocenić te relacje, można następnie narysować diagram, aby wskazać wielkość i znaczenie relacji. Na przykład badacz może stwierdzić, że zarówno autonomia, jak i dochód są związane z satysfakcją z pracy, że jedno z nich zmienne mają znacznie silniejszy związek z satysfakcją z pracy niż inne lub że żadna zmienna nie ma istotnego związku z pracą zadowolenie.
Mocne i ograniczone analizy ścieżki
Chociaż analiza ścieżki jest przydatna do oceny hipotez przyczynowych, ta metoda nie może ustalić kierunek przyczynowości. Wyjaśnia korelację i wskazuje siłę hipotezy przyczynowej, ale nie dowodzi kierunku przyczynowości. Aby w pełni zrozumieć kierunek przyczynowości, badacze mogą rozważyć przeprowadzenie badania eksperymentalne w którym uczestnicy są losowo przydzielani do grupy leczenia i kontroli.
Dodatkowe zasoby
Studenci, którzy chcą dowiedzieć się więcej o analizie ścieżek i sposobach jej przeprowadzania, mogą zapoznać się z omówieniem University of Exeter Analiza ścieżki i Analiza danych ilościowych dla naukowców społecznych Bryman and Cramer.
Zaktualizowano autor: dr Nicki Lisa Cole