Yol Analizi
Path Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: PA, path coefficient analysis, observed-variable SEM, causal path modeling
Yol analizi, gözlemlenen değişkenler arasındaki araştırmacı tarafından belirlenmiş nedensel bir diyagramı, korelasyonlarını doğrudan etkiler, dolaylı (aracılı) etkiler ve yapay ilişkilere ayırarak test eder. Sewall Wright tarafından 1921'de geliştirilen bu model, yapısal eşitlik modellemesinin gözlemlenen değişken özel durumudur ve teori güdümlü çok değişkenli nedensel çıkarım için standart bir araç olmaya devam etmektedir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+2 tane daha
Ne zaman kullanılır
Gözlemlenen (görünür) değişkenler arasında teori türetilmiş bir nedensel diyagramınız olduğunda ve doğrudan ve dolaylı etkileri eş zamanlı olarak ölçmek istediğinizde yol analizini kullanın. Özellikle birden fazla aracı veya karmaşık nedensel zincirlere sahip aracılık modelleri için uygundur. Anahtar yapılarınız birden fazla gösterge ile ölçüldüğünde ve gizli değişken ölçüm hatası önemli olduğunda yol analizi KULLANMAYIN — bunun yerine tam SEM kullanın. En iyi uyan herhangi bir modeli bulmak için bir veri madenciliği aracı olarak kullanmayın; diyagram teoriden gelmelidir. Ayrıca yeterince büyük örneklemler gerektirir: tahmin edilen parametre başına en az yaklaşık 10 vaka, yaygın olarak toplamda en az 100–200 vaka.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Tüm doğrudan ve dolaylı yolları eş zamanlı olarak tahmin eder, bu da birden fazla ayrı regresyon çalıştırmanın şişirilmiş Tip I hatasını önler.
- Karmaşık çok adımlı zincirler ve birden fazla aracı içeren aracılık analizi için ilkeli bir çerçeve sağlar.
- Model uyum istatistikleri, belirlenen nedensel diyagram ile gözlemlenen kovaryans yapısı arasındaki tutarsızlığı ortaya çıkarır.
- Yol katsayıları, belirlenen nedensel sistem içindeki standartlaştırılmış veya standartlaştırılmamış regresyon etkileri olarak doğrudan yorumlanabilir.
- Gizli değişkenlerin gerektiği durumlarda tam yapısal eşitlik modellemesine doğal olarak genişler.
- Nedensel diyagramın önceden belirlenmesini gerektirir; yöntem hangi nedensel yapının doğru olduğunu keşfedemez.
- Yalnızca gözlemlenen değişkenlerle çalışır; göstergelerdeki ölçüm hatası, model gizli faktörlerle SEM'e genişletilmedikçe göz ardı edilir.
- Değişkenler arasındaki doğrusal ilişkileri ve maksimum olabilirlik tahmini için çok değişkenli normalliği varsayar.
- Nedensel yorumlama, varsayılan diyagramın doğruluğuna tamamen bağlıdır; iyi uyum nedenselliği kanıtlamaz.
SSS
Yol analizi ile yapısal eşitlik modellemesi arasındaki fark nedir?
Yol analizi, SEM'in gözlemlenen değişken özel durumudur. Her ikisi de kovaryans yapısını kullanarak belirlenmiş nedensel diyagramları test eder, ancak SEM ek olarak birden fazla gösterge ile ölçülen gizli değişkenleri içerir, böylece ölçüm hatasını açıkça modeller. Tüm yapılarımız tek gözlemlenen değişkenlerse, yol analizi ve SEM aynı sonuçları verir.
Yol analizi nedenselliği kanıtlayabilir mi?
Hayır. Uyan bir yol modeli, varsayılan nedensel yapıyla tutarlıdır ancak eşit derecede iyi uyan eşdeğer alternatif modelleri elemez, ne de ölçülmemiş karıştırıcıları hesaba katar. Nedensel sonuçlar, istatistiksel uyuma ek olarak güçlü teorik gerekçelendirme, tercihen deneysel veya boylamsal tasarım gerektirir.
Yol analizinde dolaylı etkileri nasıl test ederim?
Sapma düzeltilmiş bootstrap güven aralıkları kullanın (örneğin, 5.000 yeniden örnekleme). Dolaylı etki a × b'nin %95 CI'ı sıfırı içermiyorsa, aracılı etki istatistiksel olarak anlamlıdır. Çarpımın normal bir örnekleme dağılımını varsayan ve genellikle ihlal edilen Sobel testinden kaçının.
Ne kadar örneğe ihtiyacım var?
Yaygın bir sezgisel kural, serbestçe tahmin edilen parametre başına en az 10 gözlem, pratik minimum yaklaşık 100–200 vaka civarındadır. Küçük örneklemler kararsız yol tahminleri ve ki-kare yoluyla model uyumsuzluğunu tespit etmek için düşük güç üretir.
Yol modelim kötü uyarsa ne olur?
Uyum indekslerini en çok iyileştirecek sabit yolların hangileri olduğunu görmek için modifikasyon indekslerini inceleyin. Orijinal teorik diyagramın önemli nedensel bağlantıları göz ardı edip etmediğini düşünün. Ancak, herhangi bir post-hoc modifikasyon teorik olarak savunulabilir olmalı ve değiştirilmiş model bağımsız bir örneklem üzerinde çapraz doğrulanmalıdır, çünkü modifikasyonlar örneğe özgü gürültüden yararlanır.
Kaynaklar
- Wright, S. (1921). Correlation and causation. Journal of Agricultural Research, 20(7), 557–585. link ↗
- Kline, R. B. (2023). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (5th ed.). Guilford Press. ISBN: 978-1462551910
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Path Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/path-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Aracılık Analiziİstatistik↔ karşılaştır
- Modere Edilmiş Aracılık Analiziİstatistik↔ karşılaştır
- Moderasyon (Etkileşim) AnaliziNedensel çıkarım↔ karşılaştır
- Yapısal Eşitlik ModellemesiAraştırma istatistiği↔ karşılaştır