Út elemzése - mi ez és hogyan kell használni

Az út elemzése a többes regresszió egyik formája Statisztikai analízis amelyet az okozati modellek kiértékelésére használnak egy függő változó és kettő vagy több független változó kapcsolatának vizsgálatával. E módszer alkalmazásával meg lehet becsülni a változók közötti okozati összefüggések nagyságát és jelentőségét.

Kulcsfontosságú lehetőségek: Út-elemzés

Az ösvényelemzés elméletileg hasznos, mert más technikákkal ellentétben arra kényszerít minket, hogy meghatározzuk az összefüggéseket az összes független változó között. Ennek eredményeként olyan okozati mechanizmusokat mutató modellt kapunk, amelyen keresztül a független változók közvetlen és közvetett hatást gyakorolnak egy függő változóra.

Az út elemzést Sewall Wright genetikus dolgozta ki 1918-ban. Az idő múlásával a módszert más fizikai és társadalomtudományokban is alkalmazták, ideértve a szociológiát is. Manapság statisztikai programokkal végezhetünk elemzést, ideértve többek között az SPSS-t és a STATA-t. A módszer ok-okozati modellezésként, kovariancia-struktúrák elemzéseként és rejtett változó modellekként is ismert.

Az út elemzésének két fő követelménye van:

1. A változók közötti összes okozati összefüggésnek csak egy irányba kell mennie (nem lehet olyan pár változó, amelyek egymást okozzák)
2. A változóknak egyértelmű időrendben kell lenniük, mivel az egyik változó nem állíthatja elő a másik létrehozását, hacsak nem időben megelőzi.

A pályaelemzés általában egy útdiagram készítését foglalja magában, amelyben az összes változó és a közöttük lévő ok-okozati összefüggések kerülnek meghatározásra. Út-elemzés elvégzésekor először lehet egy bemeneti út diagram, amely szemlélteti a feltételezett kapcsolatok. A útvonal diagram, a kutatók nyilakkal mutatják, hogy a különféle változók hogyan kapcsolódnak egymáshoz. Egy nyíl, amely például az A változótól a B változóig mutat, azt mutatja, hogy az A változó feltételezése szerint befolyásolja a B változót.

A statisztikai elemzés befejezése után a kutató egy analízist készít output output diagram, amely az elvégzett elemzés szerint szemlélteti a kapcsolatokat, mivel azok ténylegesen léteznek. Ha a kutató hipotézise helyes, akkor a bemeneti és a kimeneti diagramok ugyanazokat a kapcsolatokat mutatják a változók között.

Vegyünk egy példát, amelyben az út elemzése hasznos lehet. Tegyük fel, hogy feltételezi, hogy az életkor közvetlen hatással van a munkával való elégedettségre, és feltételezi, hogy pozitív hatása van: ha minél idősebb, annál elégedettebb lesz a munkája. Egy jó kutató rájön, hogy vannak minden független változó, amelyek befolyásolják a munkával való elégedettség függő változóját is: például az autonómia és a jövedelem.

Út-elemzéssel a kutató elkészíthet egy diagramot, amely ábrázolja a változók közötti kapcsolatokat. A diagram kapcsolatot mutatna az életkor és az autonómia között (mivel általában minél idősebb, annál nagyobb az éves szint) autonómiájuk lesz), valamint a kor és a jövedelem között (ismét pozitív kapcsolat mutatkozik a két). Ezután a diagramnak meg kell mutatnia a két változókészlet és a függő változó közötti kapcsolatot: a munkaelégedettség.

Utána statisztikai program segítségével Ezeknek a kapcsolatoknak a kiértékeléséhez azután ábrázolhatja a diagramot, hogy jelezze a kapcsolatok nagyságát és jelentőségét. A kutató például azt találhatja, hogy mind az autonómia, mind a jövedelem kapcsolódik a munka elégedettségéhez, e kettő egyikének A változók sokkal szorosabban kapcsolódnak a munka elégedettségéhez, mint a másik, vagy hogy egyik változónak nincs szignifikáns összefüggése a munkával elégedettség.

Noha az út elemzése hasznos az okozati hipotézisek értékelésében, ez a módszer nem tudja meghatározni a irány az okozati összefüggés. Tisztázza a korrelációt és jelzi az okozati hipotézis erősségét, de nem bizonyítja az okozati összefüggés irányát. Annak érdekében, hogy teljes mértékben megértsék az okozati összefüggés irányát, a kutatók fontolóra vehetik a vezetést kísérleti tanulmányok amelyben a résztvevőket véletlenszerűen osztják be egy kezelési és kontrollcsoportba.

Azok a hallgatók, akik többet szeretnének megtudni az út elemzéséről és annak elvégzéséről, megismerkedhetnek az Exeteri Egyetem áttekintésével Út elemzése és Kvantitatív adatok elemzése a társadalomtudósok számára Írta: Bryman és Cramer.

korszerűsített szerző: Nicki Lisa Cole, Ph.