Analýza cesty - čo to je a ako ho používať

Analýza ciest je formou viacnásobnej regresie Štatistická analýza ktorý sa používa na vyhodnotenie kauzálnych modelov skúmaním vzťahov medzi závislou premennou a dvoma alebo viacerými nezávislými premennými. Použitím tejto metódy je možné odhadnúť veľkosť a význam príčinných súvislostí medzi premennými.

Kľúčové cesty: Analýza cesty

Analýza ciest je teoreticky užitočná, pretože na rozdiel od iných techník nás núti špecifikovať vzťahy medzi všetkými nezávislými premennými. Výsledkom je model ukazujúci príčinné mechanizmy, prostredníctvom ktorých nezávislé premenné vyvolávajú priame aj nepriame účinky na závislú premennú.

Analýza cesty bola vyvinutá Sewallom Wrightom, genetikom, v roku 1918. Postupom času bola táto metóda prijatá v iných fyzikálnych a spoločenských vedách vrátane sociológie. Dnes je možné vykonávať analýzu trás so štatistickými programami vrátane SPSS a STATA. Táto metóda je známa aj ako kauzálne modelovanie, analýza kovariančných štruktúr a latentné variabilné modely.

Na analýzu trás existujú dve hlavné požiadavky:

1. Všetky kauzálne vzťahy medzi premennými musia ísť iba jedným smerom (nemôžete mať dvojicu premenných, ktoré sa navzájom spôsobujú)
2. Premenné musia mať zreteľné časové usporiadanie, pretože nie je možné povedať, že jedna premenná spôsobuje inú, iba ak jej predchádza včas.

Analýza cesty obyčajne zahŕňa zostavenie diagramu trás, v ktorom sú špecificky stanovené vzťahy medzi všetkými premennými a kauzálnym smerom medzi nimi. Pri vykonávaní analýzy cesty by sa dalo najprv skonštruovať schéma vstupnej cesty, čo ilustruje predpokladané vzťahy. V schéma cesty, vedci používajú šípky na ukázanie vzájomného vzťahu rôznych premenných. Šípka ukazujúca od, povedzme, premennej A na premennú B, ukazuje, že premenná A je hypoteticky ovplyvnená premennou B.

Po dokončení štatistickej analýzy by výskumník skonštruoval diagram výstupnej cesty, ktorý podľa vykonanej analýzy ilustruje vzťahy, ako skutočne existujú. Ak je hypotéza výskumného pracovníka správna, diagram vstupnej cesty a výstupnej cesty zobrazuje rovnaké vzťahy medzi premennými.

Pozrime sa na príklad, v ktorom by analýza trasy mohla byť užitočná. Povedzme, že predpokladáte, že vek má priamy vplyv na spokojnosť s prácou, a predpokladáte, že má pozitívny vplyv, takže čím starší je, tým spokojnejší bude so svojou prácou. Dobrý výskumník si uvedomí, že určite existujú aj ďalšie nezávislé premenné, ktoré tiež ovplyvňujú našu závislú premennú spokojnosti s prácou: napríklad, autonómia a príjem.

Pomocou analýzy ciest môže výskumník vytvoriť diagram, ktorý mapuje vzťahy medzi premennými. Diagram ukazuje spojenie medzi vekom a autonómiou (pretože zvyčajne je ten starší, tým vyšší je stupeň autonómia, ktorú budú mať), a medzi vekom a príjmom (opäť existuje tendencia pozitívneho vzťahu medzi dva). Potom by mal diagram tiež ukázať vzťahy medzi týmito dvoma súbormi premenných a závislou premennou: spokojnosť s prácou.

po pomocou štatistického programu na vyhodnotenie týchto vzťahov je potom možné diagram prekresliť, aby sa naznačila veľkosť a význam vzťahov. Napríklad vedec môže zistiť, že autonómia aj príjem súvisia so spokojnosťou s prácou, že jedna z týchto dvoch premenné majú omnoho silnejšiu väzbu na spokojnosť s prácou ako iné, alebo že ani jedna z premenných nemá významné prepojenie na prácu uspokojenie.

Aj keď je analýza dráhy užitočná na vyhodnotenie príčinných hypotéz, táto metóda nemôže určiť smer príčinnej súvislosti. Objasňuje koreláciu a naznačuje silu príčinnej hypotézy, ale nepreukazuje smerovanie príčinnej súvislosti. Vedci môžu zvážiť dirigovanie, aby úplne pochopili smer kauzality experimentálne štúdie v ktorých sú účastníci náhodne priradení k liečebnej a kontrolnej skupine.

Študenti, ktorí sa chcú dozvedieť viac o analýze trás a o tom, ako ju vykonať, sa môžu pozrieť na prehľad univerzity Exeter Analýza cesty a Kvantitatívna analýza údajov pre sociálnych vedcov Bryman a Cramer.

aktualizované autor: Nicki Lisa Cole, Ph. D.