ניתוח נתיבים הוא סוג של רגרסיה מרובה ניתוח סטטיסטי המשמשת להערכת מודלים סיבתיים על ידי בחינת הקשרים בין משתנה תלוי לשני משתנים עצמאיים או יותר. באמצעות שיטה זו ניתן לאמוד הן את גודל והן את המשמעות של קשרים סיבתיים בין משתנים.
Takeaways Key: ניתוח נתיבים
- על ידי ביצוע ניתוח דרך, החוקרים יכולים להבין טוב יותר את הקשר הסיבתי בין משתנים שונים.
- ראשית, החוקרים מציירים תרשים המשמש ייצוג חזותי של הקשר בין משתנים.
- בשלב הבא החוקרים משתמשים בתוכנה סטטיסטית (כגון SPSS או STATA) כדי להשוות את התחזיות שלהם לקשר הממשי בין המשתנים.
סקירה כללית
ניתוח נתיבים מועיל באופן תיאורטי מכיוון שבניגוד לטכניקות אחרות, הוא מאלץ אותנו לציין קשרים בין כל המשתנים הבלתי תלויים. התוצאה היא מודל המציג מנגנונים סיבתיים דרכם משתנים עצמאיים מייצרים השפעות ישירות ועקיפות על משתנה תלוי.
ניתוח הנתיב פותח על ידי סוול רייט, גנטיקאי, בשנת 1918. עם הזמן השיטה אומצה במדעי הפיזיקה ומדעי החברה האחרים, כולל סוציולוגיה. כיום ניתן לבצע ניתוח נתיבים עם תוכניות סטטיסטיות הכוללות SPSS ו- STATA, בין היתר. השיטה ידועה גם כמודלים סיבתיים, ניתוח מבנים משתנים ומודלים משתנים סמויים.
תנאים מוקדמים לביצוע ניתוח נתיב
קיימות שתי דרישות עיקריות לניתוח נתיבים:
- כל מערכות היחסים הסיבתיות בין משתנים חייבים ללכת בכיוון אחד בלבד (לא יכול להיות לך זוג משתנים הגורמים זה לזה)
- המשתנים חייבים להיות בעלי סדר זמן ברור מאחר ולא ניתן לומר כי משתנה אחד יגרום למשנה אחר אלא אם כן הוא מקדים אותו בזמן.
אופן השימוש בנתיב הנתיב
בדרך כלל ניתוח נתיבים כרוך בבניית תרשים נתיב בו נקבעים ספציפית היחסים בין כל המשתנים והכיוון הסיבתי ביניהם. בעת ביצוע ניתוח נתיבים, ניתן לבנות תחילה תרשים נתיב קלט, המדגים מערכות היחסים ההשערות. ב תרשים שבילהחוקרים משתמשים בחצים כדי להראות כיצד משתנים שונים קשורים זה לזה. חץ שמצביע על, למשל, משתנה A למשתנה B, מראה שמשתנה A משערת כדי להשפיע על משתנה B.
לאחר השלמת הניתוח הסטטיסטי, אז חוקר יבנה תרשים נתיב פלט, המדגים את מערכות היחסים כפי שהם קיימים בפועל, על פי הניתוח שנערך. אם ההשערה של החוקר נכונה, תרשים נתיב הקלט ותרשים נתיב הפלט יציגו את אותם קשרים בין משתנים.
דוגמאות לניתוח נתיבים במחקר
הבה נבחן דוגמה בה ניתוח נתיבים עשוי להיות שימושי. נניח שאתה משער שלגיל יש השפעה ישירה על שביעות רצון בעבודה, ואתה משער שיש לו השפעה חיובית, כך שככל שגיל המבוגר יותר, כך יהיה מרוצה יותר מהתפקיד שלהם. חוקר טוב יבין שיש בהחלט משתנים עצמאיים אחרים שמשפיעים גם על המשתנה התלותי שלנו לשביעות רצון העבודה: למשל, אוטונומיה והכנסה, בין היתר.
באמצעות ניתוח נתיבים, חוקר יכול ליצור תרשים אשר משרטט את מערכות היחסים בין המשתנים. התרשים יראה קשר בין גיל לאוטונומיה (מכיוון שבדרך כלל המבוגר ממנו הוא, כך עולה מידה רבה יותר של תהיה להם אוטונומיה) ובין גיל להכנסה (שוב, ישנו קשר חיובי בין שתיים). לאחר מכן, התרשים אמור להציג גם את היחסים בין שתי קבוצות המשתנים הללו לבין המשתנה התלוי: שביעות רצון בעבודה.
לאחר באמצעות תוכנית סטטיסטית כדי להעריך מערכות יחסים אלה, ניתן לצייר מחדש את התרשים כדי לציין את גודל ומשמעות היחסים. לדוגמה, החוקר עשוי לגלות כי גם אוטונומיה וגם הכנסה קשורות לשביעות רצון בעבודה, כי אחד משני אלה למשתנים יש קשר הרבה יותר חזק לשביעות רצון מהעבודה מאשר לאחר, או שלשני משתנים אין קשר משמעותי לתפקיד שביעות רצון.
חוזקות ומגבלות של ניתוח נתיבים
בעוד ניתוח ניתוחים מועיל להערכת השערות סיבתיות, שיטה זו אינה יכולה לקבוע את כיוון של סיבתיות. זה מבהיר מתאם ומעיד על חוזקה של השערה סיבתית, אך אינו מוכיח כיוון הסיבה. על מנת להבין היטב את כיוון הסיבתיות, החוקרים יכולים לשקול התנהלות מחקרים ניסיוניים בו המשתתפים מוקצים באופן אקראי לקבוצת טיפולים ובקרה.
משאבים נוספים
סטודנטים המעוניינים ללמוד יותר על ניתוח נתיבים וכיצד לבצע זאת יכולים להתייחס לסקירה הכללית של אוניברסיטת אקסטר ניתוח נתיב ו ניתוח נתונים כמותי עבור מדענים חברתיים מאת ברימן וקרמר.
עודכן מאת ניקי ליסה קול, ד"ר ד.