Análisis de ruta: qué es y cómo usarlo

El análisis de ruta es una forma de regresión múltiple análisis estadístico esto se usa para evaluar modelos causales al examinar las relaciones entre una variable dependiente y dos o más variables independientes. Al usar este método, uno puede estimar tanto la magnitud como la importancia de las conexiones causales entre variables.

Conclusiones clave: análisis de ruta

El análisis de ruta es teóricamente útil porque, a diferencia de otras técnicas, nos obliga a especificar relaciones entre todas las variables independientes. Esto da como resultado un modelo que muestra mecanismos causales a través de los cuales las variables independientes producen efectos tanto directos como indirectos sobre una variable dependiente.

El análisis de ruta fue desarrollado por Sewall Wright, un genetista, en 1918. Con el tiempo, el método se ha adoptado en otras ciencias físicas y ciencias sociales, incluida la sociología. Hoy en día, uno puede realizar análisis de ruta con programas estadísticos que incluyen SPSS y STATA, entre otros. El método también se conoce como modelado causal, análisis de estructuras de covarianza y modelos de variables latentes.

Hay dos requisitos principales para el análisis de ruta:

1. Todas las relaciones causales entre variables deben ir solo en una dirección (no puede tener un par de variables que se causen entre sí)
2. Las variables deben tener un orden de tiempo claro ya que no se puede decir que una variable causa otra a menos que la preceda a tiempo.

Por lo general, el análisis de ruta implica la construcción de un diagrama de ruta en el que se establecen específicamente las relaciones entre todas las variables y la dirección causal entre ellas. Al realizar un análisis de ruta, primero se puede construir un diagrama de ruta de entrada, que ilustra las relaciones hipotéticas. en un diagrama de ruta, los investigadores usan flechas para mostrar cómo las diferentes variables se relacionan entre sí. Una flecha que señala, por ejemplo, la Variable A a la Variable B, muestra que la Variable A tiene la hipótesis de influir en la Variable B.

Una vez completado el análisis estadístico, un investigador construiría un diagrama de ruta de salida, que ilustra las relaciones tal como realmente existen, según el análisis realizado. Si la hipótesis del investigador es correcta, el diagrama de ruta de entrada y el diagrama de ruta de salida mostrarán las mismas relaciones entre las variables.

Consideremos un ejemplo en el que el análisis de ruta podría ser útil. Digamos que usted plantea la hipótesis de que la edad tiene un efecto directo en la satisfacción laboral, y la hipótesis de que tiene un efecto positivo, de modo que cuanto mayor sea, más satisfecho estará con su trabajo. Un buen investigador se dará cuenta de que ciertamente existen otras variables independientes que también influyen en nuestra variable dependiente de satisfacción laboral: por ejemplo, autonomía e ingresos, entre otros.

Usando el análisis de ruta, un investigador puede crear un diagrama que traza las relaciones entre las variables. El diagrama mostraría un vínculo entre la edad y la autonomía (porque típicamente el más antiguo es, el mayor grado de autonomía que tendrán), y entre la edad y el ingreso (nuevamente, tiende a haber una relación positiva entre el dos). Luego, el diagrama también debe mostrar las relaciones entre estos dos conjuntos de variables y la variable dependiente: satisfacción laboral.

Después utilizando un programa estadístico Para evaluar estas relaciones, se puede volver a dibujar el diagrama para indicar la magnitud y la importancia de las relaciones. Por ejemplo, el investigador podría encontrar que tanto la autonomía como los ingresos están relacionados con la satisfacción laboral, que uno de estos dos Las variables tienen un vínculo mucho más fuerte con la satisfacción laboral que la otra, o que ninguna de las variables tiene un vínculo significativo con el trabajo. satisfacción.

Si bien el análisis de ruta es útil para evaluar hipótesis causales, este método no puede determinar dirección de causalidad. Aclara la correlación e indica la fuerza de una hipótesis causal, pero no prueba la dirección de la causalidad. Para comprender completamente la dirección de la causalidad, los investigadores pueden considerar realizar Estudios experimentales en el que los participantes son asignados aleatoriamente a un grupo de tratamiento y control.

Los estudiantes que deseen obtener más información sobre el análisis de ruta y cómo realizarlo pueden consultar la descripción general de la Universidad de Exeter Análisis de ruta y Análisis de datos cuantitativos para científicos sociales por Bryman y Cramer.

Actualizado por Nicki Lisa Cole, Ph. D.