Comprendre l'analyse de chemin

Comprendre l'analyse de chemin

L'analyse de chemin est une forme d'analyse statistique de régression multiple qui est utilisée pour évaluer les modèles causaux en examinant les relations entre une variable dépendante et deux variables indépendantes ou plus. En utilisant cette méthode, on peut estimer l'ampleur et la signification des liens de causalité entre les variables.

Points clés: analyse de chemin

  • En effectuant une analyse de chemin, les chercheurs peuvent mieux comprendre les relations causales entre les différentes variables.
  • Pour commencer, les chercheurs dessinent un diagramme qui sert de représentation visuelle de la relation entre les variables.
  • Ensuite, les chercheurs utilisent un logiciel statistique (tel que SPSS ou STATA) pour comparer leurs prédictions à la relation réelle entre les variables.

Présentation

L'analyse de trajectoire est théoriquement utile car, contrairement à d'autres techniques, elle nous oblige à spécifier des relations entre toutes les variables indépendantes. Il en résulte un modèle montrant les mécanismes causaux par lesquels des variables indépendantes produisent à la fois des effets directs et indirects sur une variable dépendante.

L'analyse du chemin a été développée par Sewall Wright, un généticien, en 1918. Au fil du temps, la méthode a été adoptée dans d'autres sciences physiques et sciences sociales, y compris la sociologie. Aujourd'hui, on peut effectuer une analyse de chemin avec des programmes statistiques, notamment SPSS et STATA, entre autres. La méthode est également connue sous le nom de modélisation causale, analyse des structures de covariance et modèles de variables latentes.

Conditions préalables pour effectuer une analyse de chemin

Il y a deux exigences principales pour l'analyse de chemin:

  1. Toutes les relations causales entre les variables doivent aller dans une seule direction (vous ne pouvez pas avoir une paire de variables qui se provoquent)
  2. Les variables doivent avoir un ordre temporel clair car on ne peut pas dire qu'une variable en provoque une autre à moins qu'elle ne la précède dans le temps.

Comment utiliser l'analyse de chemin

Généralement, l'analyse de chemin implique la construction d'un diagramme de chemin dans lequel les relations entre toutes les variables et la direction causale entre elles sont spécifiquement définies. Lors de la réalisation d'une analyse de chemin, on peut d'abord construire un diagramme du chemin d'entrée, qui illustre les relations hypothétiques. Dans un diagramme de chemin, les chercheurs utilisent des flèches pour montrer comment les différentes variables sont liées les unes aux autres. Une flèche pointant de, disons, la variable A vers la variable B, montre que la variable A est supposée influencer la variable B.

Une fois l'analyse statistique terminée, un chercheur construirait alors un diagramme du chemin de sortie, qui illustre les relations telles qu'elles existent réellement, selon l'analyse effectuée. Si l'hypothèse du chercheur est correcte, le diagramme du chemin d'entrée et le diagramme du chemin de sortie montreront les mêmes relations entre les variables.

Exemples d'analyse de chemin dans la recherche

Prenons un exemple dans lequel l'analyse de chemin peut être utile. Supposons que vous émettez l'hypothèse que l'âge a un effet direct sur la satisfaction au travail, et que vous émettez l'hypothèse qu'il a un effet positif, de sorte que plus le plus âgé est, plus il sera satisfait de son travail. Un bon chercheur se rendra compte qu'il existe certainement d'autres variables indépendantes qui influencent également notre variable dépendante de la satisfaction au travail: par exemple, l'autonomie et le revenu, entre autres.

À l'aide de l'analyse de chemin, un chercheur peut créer un diagramme qui représente les relations entre les variables. Le diagramme montrerait un lien entre l'âge et l'autonomie (parce que généralement le plus âgé est, le plus grand degré d'autonomie qu'ils auront), et entre l'âge et le revenu (là encore, il y a généralement une relation positive entre les deux). Ensuite, le diagramme devrait également montrer les relations entre ces deux ensembles de variables et la variable dépendante: la satisfaction au travail.

Après avoir utilisé un programme statistique pour évaluer ces relations, on peut ensuite redessiner le diagramme pour indiquer l'ampleur et la signification des relations. Par exemple, le chercheur pourrait constater que l'autonomie et le revenu sont liés à la satisfaction au travail, que l'une de ces deux variables a un lien beaucoup plus fort avec la satisfaction au travail que l'autre, ou qu'aucune variable n'a un lien significatif avec la satisfaction au travail.

Forces et limites de l'analyse de trajectoire

Bien que l'analyse de chemin soit utile pour évaluer les hypothèses causales, cette méthode ne peut pas déterminerdirection de causalité. Il clarifie la corrélation et indique la force d'une hypothèse causale, mais ne prouve pas la direction de la causalité. Afin de bien comprendre la direction de la causalité, les chercheurs peuvent envisager de mener des études expérimentales dans lesquelles les participants sont assignés au hasard à un groupe de traitement et de contrôle.

Ressources supplémentaires

Les étudiants qui souhaitent en savoir plus sur l'analyse de chemin et comment la conduire peuvent se référer à la vue d'ensemble de l'Université d'Exeter sur l'analyse de chemin etAnalyse quantitative des données pour les spécialistes des sciences sociales par Bryman et Cramer.

Mis à jour par Nicki Lisa Cole, Ph.D.