Análise de caminho - O que é e como usá-lo

A análise de caminho é uma forma de regressão múltipla análise estatística que é usado para avaliar modelos causais examinando os relacionamentos entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis ​​independentes. Usando esse método, é possível estimar a magnitude e a significância das conexões causais entre as variáveis.

Principais tópicos: Análise de caminho

A análise de caminhos é teoricamente útil porque, diferentemente de outras técnicas, nos obriga a especificar relacionamentos entre todas as variáveis ​​independentes. Isso resulta em um modelo que mostra mecanismos causais através dos quais variáveis ​​independentes produzem efeitos diretos e indiretos em uma variável dependente.

A análise do caminho foi desenvolvida por Sewall Wright, geneticista, em 1918. Com o tempo, o método foi adotado em outras ciências físicas e sociais, incluindo a sociologia. Hoje, pode-se realizar análise de caminho com programas estatísticos, incluindo SPSS e STATA, entre outros. O método também é conhecido como modelagem causal, análise de estruturas de covariância e modelos de variáveis ​​latentes.

Existem dois requisitos principais para análise de caminho:

1. Todos os relacionamentos causais entre variáveis ​​devem seguir apenas uma direção (você não pode ter um par de variáveis ​​que causam um ao outro)
2. As variáveis ​​devem ter uma ordem de tempo clara, já que não se pode dizer que uma variável causa outra, a menos que a anteceda a tempo.

Normalmente, a análise de caminhos envolve a construção de um diagrama de caminhos, no qual são especificamente estabelecidos os relacionamentos entre todas as variáveis ​​e a direção causal entre elas. Ao conduzir uma análise de caminho, pode-se primeiro construir um diagrama do caminho de entrada, que ilustra os relacionamentos hipotéticos. Em um diagrama de caminho, os pesquisadores usam setas para mostrar como diferentes variáveis ​​se relacionam. Uma seta apontando de, digamos, variável A para variável B, mostra que a variável A tem a hipótese de influenciar a variável B.

Após a conclusão da análise estatística, um pesquisador construiria um diagrama do caminho de saída, que ilustra os relacionamentos como eles realmente existem, de acordo com a análise realizada. Se a hipótese do pesquisador estiver correta, o diagrama do caminho de entrada e o diagrama do caminho de saída mostrarão os mesmos relacionamentos entre as variáveis.

Vamos considerar um exemplo no qual a análise de caminho pode ser útil. Digamos que você supõe que a idade tenha um efeito direto na satisfação no trabalho e que tenha um efeito positivo, de modo que quanto mais velho for, mais satisfeito ficará com o trabalho. Um bom pesquisador perceberá que certamente existem outras variáveis ​​independentes que também influenciam nossa variável dependente de satisfação no trabalho: por exemplo, autonomia e renda, entre outras.

Usando a análise de caminho, um pesquisador pode criar um diagrama que mapeie os relacionamentos entre as variáveis. O diagrama mostraria uma ligação entre idade e autonomia (porque normalmente o mais antigo é, maior grau de autonomia que eles terão) e entre idade e renda (novamente, tende a haver uma relação positiva entre os dois). Em seguida, o diagrama também deve mostrar as relações entre esses dois conjuntos de variáveis ​​e a variável dependente: satisfação no trabalho.

Depois de usando um programa estatístico Para avaliar esses relacionamentos, é possível redesenhar o diagrama para indicar a magnitude e o significado dos relacionamentos. Por exemplo, o pesquisador pode descobrir que tanto a autonomia quanto a renda estão relacionadas à satisfação no trabalho, que um desses dois variáveis ​​tem um vínculo muito mais forte com a satisfação no trabalho do que a outra, ou que nenhuma variável tem um vínculo significativo com o emprego satisfação.

Embora a análise de caminhos seja útil para avaliar hipóteses causais, esse método não pode determinar a direção de causalidade. Clarifica a correlação e indica a força de uma hipótese causal, mas não prova a direção da causalidade. Para entender completamente a direção da causalidade, os pesquisadores podem considerar conduzir Estudos experimentais em que os participantes são aleatoriamente designados para um grupo de tratamento e controle.

Os alunos que desejam aprender mais sobre a análise de caminhos e como conduzi-la podem consultar a visão geral da Universidade de Exeter de Análise de caminho e Análise quantitativa de dados para cientistas sociais por Bryman e Cramer.

Atualizada por Nicki Lisa Cole, Ph. D.