路径分析
也称“因径分析”，是检验变量间因果关系的统计分析方法，属于多元回归分析。 该方法的目的在于从具有前后次序关系的若干变量中分析出先发生的变量经由何种途径影响后发生者，从相关资料中找出变量间的因果关系线索。由于路径分析可以把变量间的相关系数分解为直接效应、间接效应及归于相关原因的和归于共同原因的几个部分，从而能提供有关各自变量对因变量的相对重要性的信息，更好地说明变量关系。运用路径分析研究多变量关系，首先需提出关于变量间因果关系模型的理论假设；然后根据假设绘出表示变量关系的路径图，用单向箭头表示因果关系，用双向箭头表示一般相关；接著计算假定存在因果关系的各对变量间的关系强度(称路径系数)；最后，解释路径系数，决定理论假设在统计上成立与否。通常研究者可以提出几种因果关系模型的假设备择，参考路径分析结果选择较符合实际关系的模型。需要注意的是，路径分析以因果关系模型假设为出发点，因此若假设中忽略了重要变量，则可能导致错误的推论，所以研究者事先须对研究课题所涉及变量作深入严密的分析思考。 |