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Comprender el análisis de ruta

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A woman writes path analysis equations on a chalk board.

El análisis de ruta es una forma de análisis estadístico de regresión múltiple que se utiliza para evaluar modelos causales al examinar las relaciones entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. Al usar este método, se puede estimar tanto la magnitud como la importancia de las conexiones causales entre variables.

Conclusiones clave: Análisis de ruta

  • Al realizar un análisis de ruta, los investigadores pueden comprender mejor las relaciones causales entre diferentes variables.
  • Para comenzar, los investigadores dibujan un diagrama que sirve como representación visual de la relación entre variables.
  • A continuación, los investigadores utilizan un programa de software estadístico (como SPSS o STATA) para comparar sus predicciones con la relación real entre las variables.

Descripción general

El análisis de ruta es teóricamente útil porque, a diferencia de otras técnicas, nos obliga a especificar relaciones entre todas las variables independientes. Esto da como resultado un modelo que muestra mecanismos causales a través de los cuales las variables independientes producen efectos directos e indirectos sobre una variable dependiente.

Video destacado

El análisis de ruta fue desarrollado por Sewall Wright, un genetista, en 1918. Con el tiempo, el método se ha adoptado en otras ciencias físicas y ciencias sociales, incluida la sociología. Hoy se puede realizar análisis de ruta con programas estadísticos que incluyen SPSS y STATA, entre otros. El método también se conoce como & amp; amp; nbsp; modelado causal, análisis de estructuras de covarianza y modelos variables latentes.

Requisitos previos para realizar un análisis de ruta

Hay dos requisitos principales para el análisis de ruta:

  1. Todas las relaciones causales entre variables deben ir solo en una dirección (no puede tener un par de variables que se causen entre sí)
  2. Las variables deben tener un orden de tiempo claro ya que no se puede decir que una variable cause otra a menos que lo preceda a tiempo.

Cómo utilizar el análisis de ruta

Por lo general, el análisis de ruta implica la construcción de un diagrama de ruta en el que las relaciones entre todas las variables y la dirección causal entre ellas se establecen específicamente. Al realizar un análisis de ruta, primero se puede construir un diagrama de ruta de entrada , que ilustra las relaciones hipotetizadas. En un diagrama de ruta, los investigadores usan flechas para mostrar cómo se relacionan las diferentes variables entre sí. Una flecha que apunta desde, por ejemplo, la Variable A a la Variable B, muestra que la Variable A tiene la hipótesis de influir en la Variable B.

Una vez que se haya completado el análisis estadístico, un investigador construiría un diagrama de ruta de salida , que ilustra las relaciones tal como realmente existen, de acuerdo con el análisis realizado. Si la hipótesis del investigador & amp; # x2019; s es correcta, el diagrama de ruta de entrada y el diagrama de ruta de salida mostrarán las mismas relaciones entre las variables.

Ejemplos de análisis de ruta en investigación

Let & amp; apos; s considera un ejemplo en el que el análisis de ruta podría ser útil. Digamos que plantea la hipótesis de que la edad tiene un efecto directo en la satisfacción laboral, y plantea la hipótesis de que tiene un efecto positivo, de modo que el mayor es, el más satisfecho estará con su trabajo. Un buen investigador se dará cuenta de que ciertamente hay otras variables independientes que también influyen en nuestra variable dependiente de satisfacción laboral: por ejemplo, autonomía e ingresos, entre otros.

Usando el análisis de ruta, un investigador puede crear un diagrama que traza las relaciones entre las variables. El diagrama mostraría un vínculo entre edad y autonomía (porque típicamente el mayor es, el mayor grado de autonomía que tendrán), y entre edad e ingresos (nuevamente, tiende a haber una relación positiva entre los dos). Luego, el diagrama también debe mostrar las relaciones entre estos dos conjuntos de variables y la variable dependiente: la satisfacción laboral.

Después de usar un programa estadístico para evaluar estas relaciones, uno puede volver a dibujar el diagrama para indicar la magnitud y el significado de las relaciones. Por ejemplo, el investigador podría encontrar que tanto la autonomía como los ingresos están relacionados con la satisfacción laboral, que una de estas dos variables tiene un vínculo mucho más fuerte con la satisfacción laboral que la otra, o que ninguna variable tiene un vínculo significativo con la satisfacción laboral.

Fortalezas y limitaciones del análisis de ruta

Si bien el análisis de ruta es útil para evaluar hipótesis causales, este método no puede determinar el & amp; amp; nbsp; dirección & amp; amp; nbsp; de causalidad. Aclara la correlación e indica la fuerza de una hipótesis causal, pero no prueba la dirección de la causalidad. Para comprender completamente la dirección de la causalidad, los investigadores pueden considerar realizar estudios experimentales en los que los participantes son asignados aleatoriamente a un grupo de tratamiento y control.

Recursos adicionales

Los estudiantes que deseen obtener más información sobre el análisis de ruta y cómo llevarlo a cabo pueden consultar & amp; amp; nbsp; the University of Exeter & amp; # x2019; s resumen de Path Analysis y & amp; amp; nbsp; Análisis cuantitativo de datos para científicos sociales & amp; amp; nbsp; por Bryman y Cramer.

Actualizado por Nicki Lisa Cole, Ph.D.

& amp; # x203A; Ciencias Sociales

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