АНАЛИЗ ПУТЕВОЙ
ПУТЕВОЙ АНАЛИЗ
PATH ANALYSIS) Частный случай применения такой статистической техники, как регрессия. Множественная форма регрессии позволяет одновременно исследовать отношения между несколькими переменными и их взаимодействие. В рамках путевого анализа предполагается, что определенная причинная модель объясняет отношения между переменными. Причинная связь означает, что одна переменная предшествует по времени другой и оказывает на нее однонаправленное влияние. Для каждой предполагаемой причинной связи вычисляется путевой коэффициент (стандартизированный коэффициент регрессии). После этого данная модель представляется в виде диаграммы, изображающей переменные и причинные связи между ними с указанием соответствующих путевых коэффициентов для каждой связи. Такая техника впервые была использована генетиком С.Райтом в 1920-е гг., а социологи стали широко применять ее в 1960-е гг. Наиболее известным примером использования путевого анализа в социологии является исследование относительного значения различных факторов, влияющих на профессиональные достижения в Соединенных Штатах (Blau and Duncan, 1967). См. также: Взаимодействие переменных; Многопеременный анализ; Причинное моделирование. Пит.: Duncan (1966; 1975)
Источник: Социологический словарь
АНАЛИЗ ПУТЕВОЙ
метод анализа данных опросов, предложенный Х.Блалоком, который он считал основным источником эмпирической информации в социальных науках. Его книга "Причинные выводы в неэкспериментальных исследованиях", вышедшая в 1961, была посвящена А.П. с применением техники частных корреляций. Идея метода состоит в том, чтобы с помощью техники частных корреляций попытаться устранить влияние некоторой переменной на отношение между двумя другими переменными. Цель научных исследований, по Блалоку, состоит в том, чтобы найти модель, позволяющую объяснить собранные эмпирические данные. А.П., в свою очередь, был призван помочь с выбором наиболее правильной среди всех возможных моделей.
Например, пусть были собраны данные о доходе (годовой доход) - Д1, образовании (количество лет обучения) - Д2 и приверженности демократическим традициям - Д3. Одна из возможных моделей (1), построенных для объяснения этих данных, будет состоять в том, что между Д1 и Д2, а также между Д2 и Д3 предполагается наличие причинных связей (больший доход ведет к лучшему образованию, а лучшее образование, в свою очередь, обусловливает приверженность демократическим традициям):
Д1 --> Д2 --> Д3. (1)
Рассчитанные корреляции между переменными как будто подтверждают такую модель (r12=0,78; r23=0,72; r13=0,58). Однако не исключен и другой вариант объяснения полученных данных - модель (2) - больший доход связан с получением лучшего образования и, независимо, с приверженностью демократическим традициям, а лучшее образование, в свою очередь, независимо от дохода способствует демократической ориентации:
Д1 --> Д2 (2)
Д3
В модели (3) имеется прямая связь между доходом и демократической ориентацией, в то время как такая связь отсутствует в модели (1). Путевой анализ должен помочь с выбором одной из этих двух моделей. Если связь между Д1 и Д3 действительно существует, то частичная корреляция между Д1 и Д3 без учета связи через Д2 должна существенно отличаться от нуля. Коэффициент частной корреляции r13.2=0,042, что близко к нулю и позволяет отрицать наличие связи между Д1 и Д3, а это, в свою очередь, может служить достаточным основанием для принятия модели (1) вместо модели (2).
Единственная существенная проблема с анализом, предложенным Блалоком, состоит в том, что корреляция не показывает направления. В приведенном примере отсутствие связи между Д1 и Д3 можно считать доказанным, но можно предложить и другие модели (3) и (4), равновероятные модели (1).
Д1 Д3 (3)
Д1 --> Д2
Например, пусть были собраны данные о доходе (годовой доход) - Д1, образовании (количество лет обучения) - Д2 и приверженности демократическим традициям - Д3. Одна из возможных моделей (1), построенных для объяснения этих данных, будет состоять в том, что между Д1 и Д2, а также между Д2 и Д3 предполагается наличие причинных связей (больший доход ведет к лучшему образованию, а лучшее образование, в свою очередь, обусловливает приверженность демократическим традициям):
Д1 --> Д2 --> Д3. (1)
Рассчитанные корреляции между переменными как будто подтверждают такую модель (r12=0,78; r23=0,72; r13=0,58). Однако не исключен и другой вариант объяснения полученных данных - модель (2) - больший доход связан с получением лучшего образования и, независимо, с приверженностью демократическим традициям, а лучшее образование, в свою очередь, независимо от дохода способствует демократической ориентации:
Д1 --> Д2 (2)
Д3
В модели (3) имеется прямая связь между доходом и демократической ориентацией, в то время как такая связь отсутствует в модели (1). Путевой анализ должен помочь с выбором одной из этих двух моделей. Если связь между Д1 и Д3 действительно существует, то частичная корреляция между Д1 и Д3 без учета связи через Д2 должна существенно отличаться от нуля. Коэффициент частной корреляции r13.2=0,042, что близко к нулю и позволяет отрицать наличие связи между Д1 и Д3, а это, в свою очередь, может служить достаточным основанием для принятия модели (1) вместо модели (2).
Единственная существенная проблема с анализом, предложенным Блалоком, состоит в том, что корреляция не показывает направления. В приведенном примере отсутствие связи между Д1 и Д3 можно считать доказанным, но можно предложить и другие модели (3) и (4), равновероятные модели (1).
Д1 Д3 (3)
Д1 --> Д2
Источник: Социология: энциклопедия