Ceļa analīze ir vairāku regresiju forma Statistiskā analīze ko izmanto, lai novērtētu cēloņsakarības modeļus, pārbaudot sakarības starp atkarīgo mainīgo un diviem vai vairākiem neatkarīgiem mainīgajiem. Izmantojot šo metodi, var novērtēt gan cēloņsakarību lielumu, gan nozīmīgumu starp mainīgajiem.
Key Takeaways: ceļa analīze
- Veicot ceļa analīzi, pētnieki var labāk izprast dažādu mainīgo cēloņsakarības.
- Sākumā pētnieki uzzīmē diagrammu, kas kalpo kā vizuāls attēlojums starp mainīgajiem.
- Tālāk pētnieki izmanto statistikas programmatūras programmu (piemēram, SPSS vai STATA), lai salīdzinātu savas prognozes ar mainīgo reālo attiecību.
Pārskats
Ceļa analīze ir teorētiski noderīga, jo atšķirībā no citām metodēm tā liek mums norādīt sakarības starp visiem neatkarīgajiem mainīgajiem. Rezultātā tiek parādīts modelis, kurā parādīti cēloņsakarības mehānismi, caur kuriem neatkarīgi mainīgie rada gan tiešu, gan netiešu ietekmi uz atkarīgo mainīgo.
Ceļa analīzi 1918. gadā izstrādāja ģenētiķis Sevalds Raits. Laika gaitā metode tika izmantota citās fiziskās un sociālajās zinātnēs, ieskaitot socioloģiju. Mūsdienās ceļu analīzi var veikt, izmantojot statistikas programmas, tostarp SPSS un STATA. Metode ir pazīstama arī kā cēloņsakarību modelēšana, kovariācijas struktūru analīze un latento mainīgo modeļi.
Ceļa analīzes veikšanas priekšnoteikumi
Ceļa analīzei ir divas galvenās prasības:
- Visām cēloņsakarībām starp mainīgajiem jāiet tikai vienā virzienā (jums nevar būt mainīgo pāri, kas viens otru izraisa)
- Mainīgajiem lielumiem jābūt skaidriem laika secībā, jo nevar teikt, ka viens mainīgais izraisa citu, ja vien tas pirms tā nenotiek laikā.
Kā izmantot ceļa analīzi
Parasti ceļa analīze ietver ceļa diagrammas izveidošanu, kurā ir īpaši noteiktas attiecības starp visiem mainīgajiem un cēloņsakarības virziens starp tiem. Veicot ceļa analīzi, vispirms varētu izveidot ievades ceļa diagramma, kas ilustrē hipotētiskās attiecības. Iekšā ceļa diagramma, pētnieki izmanto bultiņas, lai parādītu, kā dažādi mainīgie ir savstarpēji saistīti. Bultiņa, kas norāda no, piemēram, mainīgā A uz mainīgo B, norāda, ka mainīgais A ir izvirzīts ar nosacījumu, ka tas ietekmē mainīgo B.
Pēc statistiskās analīzes pabeigšanas pētnieks izveido konstantu izejas ceļa diagramma, kas parāda veiktās attiecības, kā tās faktiski pastāv, saskaņā ar veikto analīzi. Ja pētnieka hipotēze ir pareiza, ievades ceļa diagramma un izejas ceļa diagramma parādīs vienādas attiecības starp mainīgajiem.
Ceļa analīzes piemēri pētniecībā
Apsvērsim piemēru, kurā ceļa analīze varētu būt noderīga. Sakiet, ka hipotēzes, ka vecumam ir tieša ietekme uz apmierinātību ar darbu, un jūs domājat, ka tam ir pozitīva ietekme, piemēram, jo vecāks ir cilvēks, jo apmierinātāks būs viņu darbs. Labs pētnieks sapratīs, ka noteikti ir arī citi neatkarīgi mainīgie, kas ietekmē arī mūsu atkarīgo mainīgo lielumu - apmierinātības ar darbu: piemēram, autonomija un ienākumi, cita starpā.
Izmantojot ceļa analīzi, pētnieks var izveidot diagrammu, kurā attēlotas attiecības starp mainīgajiem. Diagramma parādīs saikni starp vecumu un autonomiju (jo parasti vecāks, jo lielāka ir autonomija, kāda viņiem būs), un starp vecumu un ienākumiem (atkal ir tendence uz pozitīvām attiecībām starp divi). Tad diagrammai jāparāda arī attiecības starp šīm divām mainīgo kopām un atkarīgo mainīgo: apmierinātība ar darbu.
Pēc izmantojot statistikas programmu lai novērtētu šīs attiecības, pēc tam var novilkt diagrammu, lai norādītu attiecību lielumu un nozīmīgumu. Piemēram, pētnieks var secināt, ka gan autonomija, gan ienākumi ir saistīti ar gandarījumu par darbu, ka viens no šiem diviem mainīgajiem ir daudz ciešāka saikne ar apmierinātību ar darbu nekā citiem, vai arī ka nevienam mainīgajam nav nozīmīgas saiknes ar darbu gandarījums.
Ceļa analīzes stiprās un ierobežotās iespējas
Lai arī ceļa analīze ir noderīga, lai novērtētu cēloņsakarības hipotēzes, šī metode nevar noteikt virziens cēloņsakarības. Tas precizē korelāciju un norāda cēloņsakarības hipotēzes stiprumu, bet nepierāda cēloņsakarības virzienu. Lai pilnībā izprastu cēloņsakarības virzienu, pētnieki var apsvērt iespēju veikt diriģēšanu eksperimentālie pētījumi kurā dalībnieki tiek nejauši iedalīti ārstēšanas un kontroles grupā.
Papildu resursi
Studenti, kas vēlas uzzināt vairāk par ceļa analīzi un kā to veikt, var atsaukties uz Ekseteres Universitātes pārskatu par Ceļa analīze un Kvantitatīvā datu analīze sociālajiem zinātniekiem Autori: Bramans un Krāmers.
Atjaunināts autore Nicki Lisa Cole, Ph.