पथ विश्लेषण - यह क्या है और इसका उपयोग कैसे करें

पथ विश्लेषण कई प्रतिगमन का एक रूप है सांख्यिकीय विश्लेषण इसका उपयोग एक आश्रित चर और दो या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंधों की जांच करके कारण मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। इस पद्धति का उपयोग करके, कोई भी चरों के बीच कार्य-कारण संबंध के परिमाण और महत्व दोनों का अनुमान लगा सकता है।

मुख्य नियम: पथ विश्लेषण

पथ विश्लेषण सैद्धांतिक रूप से उपयोगी है, क्योंकि अन्य तकनीकों के विपरीत, यह हमें सभी स्वतंत्र चर के बीच संबंधों को निर्दिष्ट करने के लिए मजबूर करता है। इसके परिणामस्वरूप एक ऐसा मॉडल दिखाई देता है, जिसके माध्यम से स्वतंत्र चर एक निर्भर चर पर प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष दोनों तरह के प्रभाव पैदा करते हैं।

पथ विश्लेषण 1918 में एक आनुवंशिकीविद्, सीवेल राइट द्वारा विकसित किया गया था। समय के साथ इस पद्धति को समाजशास्त्र सहित अन्य भौतिक विज्ञानों और सामाजिक विज्ञानों में अपनाया गया है। आज कोई भी SPSS और STATA सहित सांख्यिकीय कार्यक्रमों के साथ अन्य लोगों के साथ पथ विश्लेषण कर सकता है। विधि को कारण मॉडलिंग, सहसंयोजक संरचनाओं के विश्लेषण और अव्यक्त चर मॉडल के रूप में भी जाना जाता है।

पथ विश्लेषण के लिए दो मुख्य आवश्यकताएं हैं:

1. चर के बीच सभी कारण संबंध केवल एक ही दिशा में जाने चाहिए (आपके पास एक दूसरे के कारण चर की एक जोड़ी नहीं हो सकती है)
2. चर का स्पष्ट समय-क्रम होना चाहिए क्योंकि एक चर को दूसरे का कारण नहीं कहा जा सकता है जब तक कि वह समय से पहले न हो।

आमतौर पर पथ विश्लेषण में एक पथ आरेख का निर्माण शामिल होता है जिसमें सभी चर और उनके बीच कारण की दिशा के बीच संबंधों को विशेष रूप से निर्धारित किया जाता है। पथ विश्लेषण करते समय, व्यक्ति पहले एक निर्माण कर सकता है इनपुट पथ आरेख, जो दिखाता है परिकल्पित रिश्ते. में पथ आरेख, शोधकर्ता यह दिखाने के लिए कि विभिन्न चर एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं, तीर का उपयोग करते हैं। Variable B से Variable A को इंगित करने वाला तीर, दर्शाता है कि Variable A, Variable B को प्रभावित करने के लिए परिकल्पित है।

सांख्यिकीय विश्लेषण पूरा होने के बाद, एक शोधकर्ता एक निर्माण करेगा आउटपुट पथ आरेख, जो विश्लेषण के अनुसार, वास्तव में मौजूद रिश्तों को दिखाता है। यदि शोधकर्ता की परिकल्पना सही है, तो इनपुट पथ आरेख और आउटपुट पथ आरेख चर के बीच समान संबंध दिखाएगा।

आइए एक उदाहरण पर विचार करें जिसमें पथ विश्लेषण उपयोगी हो सकता है। मान लीजिए कि आप परिकल्पना करते हैं कि उम्र का संतुष्टि पर सीधा प्रभाव पड़ता है, और आप परिकल्पना करते हैं कि इसका सकारात्मक प्रभाव पड़ता है, जैसे कि वह जितना पुराना होगा, उतना ही संतुष्ट होगा। एक अच्छे शोधकर्ता को एहसास होगा कि निश्चित रूप से अन्य स्वतंत्र चर भी हैं जो नौकरी संतुष्टि के हमारे आश्रित चर को भी प्रभावित करते हैं: उदाहरण के लिए, स्वायत्तता और आय, अन्य।

पथ विश्लेषण का उपयोग करते हुए, एक शोधकर्ता एक आरेख बना सकता है जो चर के बीच संबंधों को चार्ट करता है। आरेख उम्र और स्वायत्तता के बीच एक लिंक दिखाएगा (क्योंकि आम तौर पर पुराना एक है, की अधिक से अधिक डिग्री स्वायत्तता उनके पास होगी), और उम्र और आय के बीच (फिर से, के बीच एक सकारात्मक संबंध बनने की प्रवृत्ति होती है दो)। फिर, आरेख को चर के इन दो सेटों और आश्रित चर के बीच संबंधों को भी दिखाना चाहिए: नौकरी से संतुष्टि।

उपरांत एक सांख्यिकीय कार्यक्रम का उपयोग करना इन रिश्तों का मूल्यांकन करने के लिए, कोई फिर रिश्तों की भयावहता और महत्व को इंगित करने के लिए आरेख को बदल सकता है। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता यह पा सकता है कि स्वायत्तता और आय दोनों ही नौकरी की संतुष्टि से संबंधित हैं, इन दोनों में से एक वेरिएबल्स में दूसरे की तुलना में जॉब संतुष्टि के लिए बहुत मजबूत लिंक है, या यह कि वेरिएबल में जॉब की महत्वपूर्ण कड़ी नहीं है संतुष्टि।

जबकि पथ विश्लेषण कारण संबंधी परिकल्पनाओं के मूल्यांकन के लिए उपयोगी है, यह विधि निर्धारित नहीं कर सकती है दिशा कार्य-कारणता। यह सहसंबंध को स्पष्ट करता है और एक कारण परिकल्पना की ताकत को इंगित करता है, लेकिन कार्य की दिशा साबित नहीं करता है। कार्य-कारण की दिशा को पूरी तरह से समझने के लिए, शोधकर्ता आचरण पर विचार कर सकते हैं प्रायोगिक अध्ययन जिसमें प्रतिभागियों को बेतरतीब ढंग से एक उपचार और नियंत्रण समूह को सौंपा गया है।

पथ विश्लेषण के बारे में अधिक जानने के इच्छुक छात्र और इसे कैसे संचालित करें, यह एक्ज़ेटर विश्वविद्यालय के अवलोकन का उल्लेख कर सकता है पथ विश्लेषण तथा सामाजिक वैज्ञानिकों के लिए मात्रात्मक डेटा विश्लेषण ब्रायन और क्रैमर द्वारा।

अपडेट किया गया निकी लिसा कोल, पीएच.डी.