Analiza căilor este o formă de regresie multiplă analize statistice care este utilizat pentru evaluarea modelelor cauzale prin examinarea relațiilor dintre o variabilă dependentă și două sau mai multe variabile independente. Folosind această metodă, se poate estima amploarea și semnificația conexiunilor cauzale între variabile.
Cheltuieli cheie: analiza căilor
- Prin efectuarea unei analize a căilor, cercetătorii pot înțelege mai bine relațiile cauzale dintre diferite variabile.
- Pentru început, cercetătorii întocmesc o diagramă care servește ca reprezentare vizuală a relației dintre variabile.
- În continuare, cercetătorii folosesc un program software statistic (cum ar fi SPSS sau STATA) pentru a compara predicțiile lor cu relația reală dintre variabile.
Prezentare generală
Analiza căilor este utilă teoretic deoarece, spre deosebire de alte tehnici, ne obligă să specificăm relații între toate variabilele independente. Rezultă un model care prezintă mecanisme cauzale prin care variabilele independente produc atât efecte directe, cât și indirecte asupra unei variabile dependente.
Analiza căilor a fost dezvoltată de Sewall Wright, un genetician, în 1918. De-a lungul timpului, metoda a fost adoptată în alte științe fizice și științe sociale, inclusiv în sociologie. Astăzi se poate efectua o analiză a căilor cu programe statistice, inclusiv SPSS și STATA, printre altele. Metoda este cunoscută și sub numele de modelarea cauzală, analiza structurilor de covarianță și modele variabile latente.
Condiții preliminare pentru efectuarea unei analize a căilor
Există două cerințe principale pentru analiza căilor:
- Toate relațiile cauzale între variabile trebuie să meargă doar pe o direcție (nu puteți avea o pereche de variabile care se provoacă reciproc)
- Variabilele trebuie să aibă o ordonare clară, deoarece nu se poate spune că o variabilă poate provoca o alta decât dacă o precedă la timp.
Cum se utilizează analiza căilor
De obicei, analiza căilor implică construcția unei diagrame de cale în care sunt stabilite în mod specific relațiile dintre toate variabilele și direcția cauzală între ele. Când se efectuează o analiză a căii, se poate construi mai întâi un diagrama de cale de intrare, care ilustrează relațiile ipotezate. Într-o diagrama de cale, cercetătorii folosesc săgeți pentru a arăta cum se raportează variabile diferite între ele. O săgeată care indică, de la Variabila A, la Variabila B, arată că Variabila A este ipotezată pentru a influența Variabila B.
După finalizarea analizei statistice, un cercetător ar construi apoi un diagrama căii de ieșire, care ilustrează relațiile așa cum există de fapt, conform analizei efectuate. Dacă ipoteza cercetătorului este corectă, diagrama de cale de intrare și diagrama de cale de ieșire vor arăta aceleași relații între variabile.
Exemple de analiză a căilor în cercetare
Să luăm în considerare un exemplu în care analiza căii ar putea fi utilă. Spuneți că ipotezați că vârsta are un efect direct asupra satisfacției locului de muncă și ipotezați că aceasta are un efect pozitiv, astfel încât cu cât este mai în vârstă, cu atât mai mulțumit va fi cu munca lor. Un cercetător bun își va da seama că există cu siguranță alte variabile independente care influențează, de asemenea, variabila noastră dependentă de satisfacția locului de muncă: de exemplu, autonomie și venit, printre altele.
Folosind analiza căilor, un cercetător poate crea o diagramă care grafică relațiile dintre variabile. Diagrama ar arăta o legătură între vârstă și autonomie (deoarece de obicei este cea mai veche, cu un grad mai mare de autonomia pe care o vor avea) și între vârstă și venit (din nou, există o relație pozitivă între Două). Apoi, diagrama ar trebui să arate și relațiile dintre aceste două seturi de variabile și variabila dependentă: satisfacția locului de muncă.
După folosind un program statistic pentru a evalua aceste relații, se poate reproșa diagrama pentru a indica amploarea și semnificația relațiilor. De exemplu, cercetătorul ar putea constata că atât autonomia, cât și veniturile sunt legate de satisfacția locului de muncă, una dintre acestea două variabilele au o legătură mult mai puternică cu satisfacția la locul de muncă decât cealaltă sau că niciuna dintre variabile nu are o legătură semnificativă cu locul de muncă satisfacţie.
Punctele forte și limitările analizei căilor
Deși analiza căii este utilă pentru evaluarea ipotezelor cauzale, această metodă nu poate determina direcţie de cauzalitate. Clarifică corelația și indică puterea unei ipoteze cauzale, dar nu dovedește direcția cauzalității. Pentru a înțelege pe deplin direcția cauzalității, cercetătorii pot lua în considerare o conduită studii experimentale în care participanții sunt repartizați aleatoriu unui grup de tratament și control.
Resurse aditionale
Studenții care doresc să afle mai multe despre analiza căilor și cum să o efectueze se pot referi la prezentarea generală a Universității din Exeter Analiza căilor și Analiza cantitativă a datelor pentru oamenii de știință sociali de Bryman și Cramer.
Actualizat de Nicki Lisa Cole, Ph. D.