Pfadanalyse - Was es ist und wie man es benutzt

Die Pfadanalyse ist eine Form der multiplen Regression statistische Analyse Dies wird verwendet, um Kausalmodelle zu bewerten, indem die Beziehungen zwischen einer abhängigen Variablen und zwei oder mehr unabhängigen Variablen untersucht werden. Mit dieser Methode kann man sowohl die Größe als auch die Bedeutung von Kausalzusammenhängen zwischen Variablen abschätzen.

Wichtige Erkenntnisse: Pfadanalyse

Die Pfadanalyse ist theoretisch nützlich, da sie uns im Gegensatz zu anderen Techniken dazu zwingt, Beziehungen zwischen allen unabhängigen Variablen anzugeben. Dies führt zu einem Modell, das kausale Mechanismen zeigt, durch die unabhängige Variablen sowohl direkte als auch indirekte Auswirkungen auf eine abhängige Variable haben.

Die Pfadanalyse wurde 1918 von Sewall Wright, einem Genetiker, entwickelt. Im Laufe der Zeit wurde die Methode in anderen Natur- und Sozialwissenschaften, einschließlich der Soziologie, übernommen. Heute kann man Pfadanalysen unter anderem mit statistischen Programmen wie SPSS und STATA durchführen. Die Methode wird auch als kausale Modellierung, Analyse von Kovarianzstrukturen und latente Variablenmodelle bezeichnet.

Es gibt zwei Hauptanforderungen für die Pfadanalyse:

1. Alle kausalen Beziehungen zwischen Variablen dürfen nur in eine Richtung gehen (Sie können kein Paar von Variablen haben, die sich gegenseitig verursachen).
2. Die Variablen müssen eine eindeutige zeitliche Reihenfolge haben, da nicht gesagt werden kann, dass eine Variable eine andere verursacht, es sei denn, sie geht rechtzeitig voraus.

Typischerweise beinhaltet die Pfadanalyse die Erstellung eines Pfaddiagramms, in dem die Beziehungen zwischen allen Variablen und die kausale Richtung zwischen ihnen spezifisch dargelegt werden. Bei der Durchführung einer Pfadanalyse kann zunächst eine erstellt werden Eingabepfaddiagramm, was illustriert die hypothetischen Beziehungen. In einem WegdiagrammForscher zeigen anhand von Pfeilen, wie sich verschiedene Variablen zueinander verhalten. Ein Pfeil, der beispielsweise von Variable A zu Variable B zeigt, zeigt, dass angenommen wird, dass Variable A Variable B beeinflusst.

Nach Abschluss der statistischen Analyse würde ein Forscher eine erstellen AusgangspfaddiagrammDies zeigt die tatsächlich bestehenden Beziehungen gemäß der durchgeführten Analyse. Wenn die Hypothese des Forschers korrekt ist, zeigen das Eingabepfaddiagramm und das Ausgabepfaddiagramm die gleichen Beziehungen zwischen Variablen.

Betrachten wir ein Beispiel, in dem eine Pfadanalyse nützlich sein könnte. Angenommen, Sie nehmen an, dass das Alter einen direkten Einfluss auf die Arbeitszufriedenheit hat, und Sie nehmen an, dass es sich positiv auswirkt. Je älter das Alter ist, desto zufriedener ist es mit seiner Arbeit. Ein guter Forscher wird erkennen, dass es sicherlich andere unabhängige Variablen gibt, die auch unsere abhängige Variable der Arbeitszufriedenheit beeinflussen: zum Beispiel Autonomie und Einkommen.

Mithilfe der Pfadanalyse kann ein Forscher ein Diagramm erstellen, das die Beziehungen zwischen den Variablen darstellt. Das Diagramm würde einen Zusammenhang zwischen Alter und Autonomie zeigen (da in der Regel der ältere Grad größer ist Autonomie, die sie haben werden) und zwischen Alter und Einkommen (wieder besteht tendenziell eine positive Beziehung zwischen dem zwei). Das Diagramm sollte dann auch die Beziehungen zwischen diesen beiden Variablensätzen und der abhängigen Variablen zeigen: Arbeitszufriedenheit.

Nach mit einem statistischen Programm Um diese Beziehungen zu bewerten, kann man das Diagramm neu zeichnen, um die Größe und Bedeutung der Beziehungen anzuzeigen. Zum Beispiel könnte der Forscher feststellen, dass sowohl Autonomie als auch Einkommen mit der Arbeitszufriedenheit zusammenhängen, dass einer dieser beiden Variablen haben eine viel stärkere Verbindung zur Arbeitszufriedenheit als die andere, oder dass keine der Variablen eine signifikante Verbindung zur Arbeit hat Befriedigung.

Während die Pfadanalyse zur Bewertung von Kausalhypothesen nützlich ist, kann diese Methode die nicht bestimmen Richtung der Kausalität. Es verdeutlicht die Korrelation und zeigt die Stärke einer Kausalhypothese an, beweist jedoch nicht die Richtung der Kausalität. Um die Richtung der Kausalität vollständig zu verstehen, können Forscher das Dirigieren in Betracht ziehen Experimentelle Studien in denen die Teilnehmer zufällig einer Behandlungs- und Kontrollgruppe zugeordnet werden.

Studenten, die mehr über die Pfadanalyse und deren Durchführung erfahren möchten, können sich auf die Übersicht der University of Exeter beziehen Pfad Analyse und Quantitative Datenanalyse für Sozialwissenschaftler von Bryman und Cramer.

Aktualisiert von Nicki Lisa Cole, Ph. D.