Analiza puta - što je to i kako koristiti

Analiza puta je oblik višestruke regresije Statistička analiza koji se koristi za ocjenu uzročno-posmatračkih modela ispitivanjem odnosa između ovisne varijable i dvije ili više neovisnih varijabli. Pomoću ove metode može se procijeniti i veličina i značaj uzročne veze između varijabli.

Ključni koraci: analiza puta

Analiza puta je teoretski korisna jer nas, za razliku od drugih tehnika, prisiljava da odredimo odnose među svim neovisnim varijablama. To rezultira modelom koji pokazuje uzročne mehanizme putem kojih neovisne varijable proizvode i izravne i neizravne učinke na ovisnu varijablu.

Analizu puta razvio je genetičar Sewall Wright 1918. godine. S vremenom je metoda usvojena i u drugim fizičkim i društvenim znanostima, uključujući sociologiju. Danas se može provesti analiza staza sa statističkim programima, uključujući SPSS i STATA, između ostalih. Metoda je poznata i kao kauzalno modeliranje, analiza kovarijantnih struktura i latentni varijabilni modeli.

Postoje dva glavna zahtjeva za analizu staze:

1. Sve uzročne veze između varijabli moraju ići samo u jednom smjeru (ne možete imati par varijabli koje uzrokuju jedna drugu)
2. Promjenjive vrijednosti moraju imati jasno uređivanje vremena jer se ne može reći da jedna varijabla uzrokuje drugu ako joj prethodi na vrijeme.

Analiza staza obično uključuje izgradnju dijagrama puta u kojem su posebno izloženi odnosi između svih varijabli i uzročni smjer između njih. Prilikom provođenja analize staza prvo bi se mogao konstruirati an dijagram ulaznog puta, što ilustrira hipotezirani odnosi. U dijagram puta, istraživači koriste strelice da pokažu kako se različite varijable odnose jedna na drugu. Strelica koja upućuje od, recimo, varijable A u varijablu B, pokazuje da je za varijablu A pretpostavljeno da utječe na varijablu B.

Nakon završetka statističke analize, istraživač bi zatim konstruirao an dijagram izlaznog puta, što ilustrira odnose kakvi oni zapravo postoje, prema provedenoj analizi. Ako je hipoteza istraživača ispravna, dijagram ulaznog puta i dijagram puta izlaznog sustava prikazat će iste odnose između varijabli.

Razmotrimo primjer u kojem bi analiza staza mogla biti korisna. Recite da pretpostavljate da dob ima izravan učinak na zadovoljstvo poslom i vi pretpostavljate da ima pozitivan učinak, tako da što je stariji, to će biti zadovoljniji svojim poslom. Dobar istraživač će shvatiti da sigurno postoje i druge neovisne varijable koje također utječu na našu ovisnu varijablu o zadovoljstvu poslom: na primjer, autonomija i prihod, između ostalih.

Koristeći analizu puta, istraživač može stvoriti dijagram koji prikazuje odnose između varijabli. Dijagram bi pokazao vezu između dobi i autonomije (jer obično je stariji, veći je stupanj autonomije koju će imati) i između dobi i dohotka (opet, postoji tendencija da postoji pozitivan odnos između dva). Dijagram bi također trebao pokazati odnose između ova dva skupa varijabli i ovisne varijable: zadovoljstvo poslom.

Nakon koristeći statistički program da biste procijenili ove odnose, tada možete crtati dijagram kako bi označili veličinu i značaj odnosa. Na primjer, istraživač može otkriti da su i autonomija i prihod povezani sa zadovoljstvom poslom, da je to jedno od ovo dvoje varijable ima mnogo jaču vezu s zadovoljstvom poslom od ostalih ili da niti jedna varijabla nema značajnu vezu s poslom zadovoljstvo.

Iako je analiza staza korisna za procjenu uzročnih hipoteza, ova metoda ne može odrediti smjer kauzaliteta. Pojašnjava povezanost i ukazuje na snagu kauzalne hipoteze, ali ne dokazuje smjer uzročno-posljedične veze. Da bi u potpunosti razumjeli smjer kauzalnosti, istraživači mogu razmotriti provođenje eksperimentalne studije u kojem su sudionici nasumično raspoređeni u liječničku i kontrolnu skupinu.

Studenti koji žele naučiti više o analizi staza i kako se provesti mogu se obratiti na pregled Univerziteta u Exeteru Analiza puta i Kvantitativna analiza podataka za socijalne znanstvenike Bryman i Cramer.

obnovljeno autor Nicki Lisa Cole, dr. sc.