Yol analizi, çoklu regresyon biçimidir istatistiksel analiz bağımlı değişken ile iki veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkileri inceleyerek nedensel modelleri değerlendirmek için kullanılır. Bu yöntemi kullanarak, değişkenler arasındaki nedensel bağlantıların hem büyüklüğünü hem de önemini tahmin edebiliriz.
Önemli Çıkarımlar: Yol Analizi
- Bir yol analizi yaparak, araştırmacılar farklı değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri daha iyi anlayabilirler.
- Başlamak için, araştırmacılar değişkenler arasındaki ilişkinin görsel bir temsili olan bir diyagram çiziyorlar.
- Daha sonra araştırmacılar, tahminlerini değişkenler arasındaki gerçek ilişkiyle karşılaştırmak için istatistiksel bir yazılım programı (SPSS veya STATA gibi) kullanırlar.
genel bakış
Yol analizi teorik olarak faydalıdır, çünkü diğer tekniklerin aksine, bizi tüm bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri belirtmeye zorlar. Bu, bağımsız değişkenlerin bağımlı bir değişken üzerinde hem doğrudan hem de dolaylı etkiler ürettiği nedensel mekanizmaları gösteren bir model ile sonuçlanır.
Yol analizi 1918'de genetikçi Sewall Wright tarafından geliştirildi. Zaman içinde yöntem sosyoloji dahil olmak üzere diğer fizik bilimleri ve sosyal bilimlerde benimsenmiştir. Bugün, diğerleri arasında SPSS ve STATA gibi istatistiksel programlarla yol analizi yapılabilmektedir. Yöntem aynı zamanda nedensel modelleme, kovaryans yapılarının analizi ve gizli değişken modeller olarak da bilinir.
Yol Analizi Yapmanın Önkoşulları
Yol analizi için iki temel gereklilik vardır:
- Değişkenler arasındaki tüm nedensel ilişkiler yalnızca bir yöne gitmelidir (birbirine neden olan bir çift değişkeniniz olamaz)
- Değişkenlerin açık bir zaman sırası olmalıdır, çünkü bir değişkenin kendisinden önce gelmedikçe başka bir değişkene neden olduğu söylenemez.
Yol Analizi Nasıl Kullanılır
Tipik olarak yol analizi, tüm değişkenler arasındaki ilişkilerin ve aralarındaki nedensel yönün özel olarak ortaya konulduğu bir yol diyagramının oluşturulmasını içerir. Bir yol analizi yaparken, önce bir giriş yolu diyagramıgösteren varsayılmış ilişkiler. İçinde yol diyagramıaraştırmacılar, farklı değişkenlerin birbirleriyle ilişkisini göstermek için okları kullanırlar. Değişken A'dan Değişken B'ye işaret eden bir ok, Değişken A'nın Değişken B'yi etkilediği varsayımı olduğunu gösterir.
İstatistiksel analiz tamamlandıktan sonra, bir araştırmacı çıkış yolu diyagramıyapılan analizlere göre gerçekte var oldukları gibi ilişkileri gösteren Araştırmacının hipotezi doğruysa, girdi yolu diyagramı ve çıktı yolu diyagramı değişkenler arasında aynı ilişkileri gösterecektir.
Araştırmalarda Yol Analizi Örnekleri
Yol analizinin yararlı olabileceği bir örneği ele alalım. Diyelim ki, yaşın iş tatmini üzerinde doğrudan bir etkisi olduğunu varsayıyorsunuz ve bunun olumlu bir etkiye sahip olduğunu varsayıyorsunuz, öyle ki yaşlandıkça, işinden daha memnun olacaksınız. İyi bir araştırmacı, iş doyumunun bağımlı değişkenini de etkileyen başka bağımsız değişkenlerin olduğunu fark edecektir: örneğin, özerklik ve gelir, diğerleri arasında.
Bir araştırmacı, yol analizini kullanarak değişkenler arasındaki ilişkileri grafik olarak gösteren bir diyagram oluşturabilir. Diyagram, yaş ve özerklik arasındaki bir bağlantıyı gösterecektir (çünkü tipik olarak daha büyük olan, özerklik) ve yaş ile gelir arasında (yine, iki). Daha sonra diyagram, bu iki değişken kümesi ile bağımlı değişken arasındaki ilişkileri de göstermelidir: iş tatmini.
Sonra istatistiksel bir program kullanmak bu ilişkileri değerlendirmek için, ilişkilerin büyüklüğünü ve önemini belirtmek için diyagram yeniden çizilebilir. Örneğin, araştırmacı hem özerkliğin hem de gelirin iş doyumu ile ilişkili olduğunu, bu ikisinden birinin değişkenlerin iş doyumu ile diğerine göre çok daha güçlü bir bağlantısı vardır ya da her iki değişkenin de iş ile anlamlı bir bağlantısı yoktur memnuniyeti.
Yol Analizinin Güçlü Yönleri ve Sınırlamaları
Yol analizi nedensel hipotezleri değerlendirmek için yararlı olsa da, bu yöntem yön nedensellik. Korelasyonu açıklığa kavuşturur ve nedensel bir hipotezin gücünü gösterir, ancak nedensellik yönünü kanıtlamaz. Nedenselliğin yönünü tam olarak anlamak için araştırmacılar Deneysel çalışmalar burada katılımcılar rastgele bir tedavi ve kontrol grubuna atandı.
Ek kaynaklar
Yol analizi ve nasıl yürütüleceği hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen öğrenciler, Exeter Üniversitesi’nin Yol Analizi ve Sosyal Bilimler İçin Sayısal Veri Analizi Bryman ve Cramer tarafından.
Güncellenmiş ile Nicki Lisa Cole, Ph.D.D