Padanalyse - Wat het is en hoe het te gebruiken

Padanalyse is een vorm van meervoudige regressie statistische analyse die wordt gebruikt om causale modellen te evalueren door de relaties tussen een afhankelijke variabele en twee of meer onafhankelijke variabelen te onderzoeken. Door deze methode te gebruiken, kan men zowel de grootte als de significantie van causale verbanden tussen variabelen schatten.

Belangrijkste afhaalrestaurants: padanalyse

Padanalyse is theoretisch nuttig omdat het, in tegenstelling tot andere technieken, ons dwingt om relaties tussen alle onafhankelijke variabelen te specificeren. Dit resulteert in een model dat causale mechanismen toont waardoor onafhankelijke variabelen zowel directe als indirecte effecten hebben op een afhankelijke variabele.

Padanalyse werd ontwikkeld door Sewall Wright, een geneticus, in 1918. In de loop van de tijd is de methode overgenomen in andere natuurwetenschappen en sociale wetenschappen, waaronder sociologie. Tegenwoordig kan men padanalyse uitvoeren met statistische programma's, waaronder SPSS en STATA, onder andere. De methode is ook bekend als causale modellering, analyse van covariantiestructuren en latente variabele modellen.

Er zijn twee hoofdvereisten voor padanalyse:

1. Alle causale relaties tussen variabelen moeten maar in één richting gaan (u kunt geen paar variabelen hebben die elkaar veroorzaken)
2. De variabelen moeten een duidelijke tijdsindeling hebben, omdat van de ene variabele niet kan worden gezegd dat deze een andere veroorzaakt, tenzij deze er op tijd aan voorafgaat.

Meestal omvat padanalyse de constructie van een paddiagram waarin de relaties tussen alle variabelen en de causale richting daartussen specifiek worden uiteengezet. Bij het uitvoeren van een padanalyse zou men eerst een kunnen construeren invoerpaddiagram, wat illustreert de veronderstelde relaties. In een pad diagram, gebruiken onderzoekers pijlen om te laten zien hoe verschillende variabelen zich tot elkaar verhouden. Een pijl die van bijvoorbeeld variabele A naar variabele B wijst, laat zien dat de hypothese is dat variabele A invloed heeft op variabele B.

Nadat de statistische analyse is voltooid, construeert een onderzoeker vervolgens een uitvoerpaddiagram, wat de relaties illustreert zoals ze werkelijk bestaan, volgens de uitgevoerde analyse. Als de hypothese van de onderzoeker correct is, zullen het invoerpaddiagram en het uitvoerpaddiagram dezelfde relaties tonen tussen variabelen.

Laten we een voorbeeld bekijken waarin padanalyse nuttig kan zijn. Stel dat u veronderstelt dat leeftijd een direct effect heeft op de arbeidstevredenheid, en u veronderstelt dat dit een positief effect heeft, zodat hoe ouder de persoon is, hoe tevredener hij met zijn werk is. Een goede onderzoeker zal zich realiseren dat er zeker andere onafhankelijke variabelen zijn die ook onze afhankelijke variabele van werktevredenheid beïnvloeden: bijvoorbeeld autonomie en inkomen.

Met behulp van padanalyse kan een onderzoeker een diagram maken dat de relaties tussen de variabelen in kaart brengt. Het diagram zou een verband laten zien tussen leeftijd en autonomie (omdat meestal de oudere is, de grotere mate van autonomie die ze zullen hebben), en tussen leeftijd en inkomen (nogmaals, er is meestal een positieve relatie tussen de twee). Vervolgens moet het diagram ook de relaties weergeven tussen deze twee sets variabelen en de afhankelijke variabele: werktevredenheid.

Na met behulp van een statistisch programma om deze relaties te evalueren, kan men het diagram opnieuw tekenen om de omvang en het belang van de relaties aan te geven. De onderzoeker kan bijvoorbeeld vinden dat zowel autonomie als inkomen gerelateerd zijn aan arbeidstevredenheid, dat een van deze twee variabelen hebben een veel sterkere band met arbeidstevredenheid dan de andere, of dat geen van beide variabelen een significante link met baan heeft tevredenheid.

Hoewel padanalyse nuttig is voor het evalueren van causale hypothesen, kan deze methode de richting van causaliteit. Het verduidelijkt de correlatie en geeft de sterkte van een causale hypothese aan, maar bewijst niet de richting van het oorzakelijk verband. Om de richting van het oorzakelijk verband volledig te begrijpen, kunnen onderzoekers overwegen om te handelen experimentele studies waarin deelnemers willekeurig worden toegewezen aan een behandelings- en controlegroep.

Studenten die meer willen weten over padanalyse en hoe dit uit te voeren, kunnen verwijzen naar het overzicht van de Universiteit van Exeter Pad analyse en Kwantitatieve gegevensanalyse voor sociale wetenschappers door Bryman en Cramer.

Bijgewerkt door Nicki Lisa Cole, Ph. D.