PHÂN TÍCH ĐƯỜNG DẪN (PATH ANALYSIS) Thuật ngữ “Path Analysis” đưa vào sử dụng nhà sinh vật học Sewall Wright vào năm 1934 mối quan hệ với phân tích tương quan chung (total correlation) hai biến hệ thống quan hệ nhân Kỹ thuật phân tích đường dẫn (Path Analysis) dựa chuỗi phân tích hồi quy bội với giả thiết thêm vào mối quan hệ nhân biến độc lập phụ thuộc Kỹ thuật đặt trọng tâm tương đối mạnh vào việc sử dụng khả nghiệm suy (heuristic) sơ đồ trực quan, mô tả kỹ thuật sơ đồ đường dẫn (path diagram) Một sơ đồ đường dẫn minh họa cho thấy mối tương quan học vấn ông bố, nghề nghiệp ông bố, học vấn trai, nghề nghiệp trai biểu diễn Hình 13.2 Phân tích đường dẫn làm cho việc sử dụng hệ số hồi quy phần tiêu chuẩn hóa (được hiểu trọng số beta) hệ số ảnh hưởng Trong ảnh hưởng tăng thêm tuyến tính giả định, sau qua phân tích đường dẫn thiết lập phương trình đơn giản xây dựng biểu biến phụ thuộc vào biến trước “Nguyên tắc phân tích đường dẫn hệ số tương quan hai biến, tổng đo lường tổng thể mối quan hệ thực nghiệm phân tích thành nhiều phần: đường dẫn riêng dẫn dắt ảnh hưởng thông qua biến trung gian theo thứ tự thời gian tới hai biến tương quan có đường dẫn.” Đóng góp phân tích đường dẫn so sánh phân tích mối tương quan làm cho đánh giá ảnh hưởng tương đối biến cho trước biến giải thích biến kết hay biến tiêu chuẩn việc làm sáng tỏ giả định bên mối quan hệ nhân sau việc làm sáng tỏ ảnh hưởng gián tiếp biến giải thích Việc sử dụng kỹ thuật phân tích đường dẫn yêu cầu giả định có tuyến tính thêm vào, mối quan hệ đối xứng tập hợp biến số đo lường quy mơ quasi-interval Mỗi biến phụ thuộc, lưu ý xác định biến cho trước sơ đồ đường dẫn, biến số cịn lại, xác định khơng tương quan với biến khác, yêu cầu để giải thích cho phần trích khơng giải thích mâu thuẩn biến phụ thuộc Những biến xác định giả định cho việc phân tích có khuynh hướng (Ngoại lai mơ hình) Chúng ta minh họa kỹ thuật phân tích đường dẫn cách liên hệ với vấn đề đơn giản thử nghiệm mơ hình quan hệ nhân với ba biến rõ ràng thể sơ đồ đường dẫn sau đây.: …… Các phương trình cấu trúc viết: … Trường hợp biến X đo độ lệch từ phương tiện repective họ P21 ước tính từ hồi quy đơn giản X2 X1 tức là, X2 = b21X1 p32 ước tính từ hồi quy X3 X2 X1 dưới: Trường hợp b31.2 có nghĩa hệ số hồi quy chuẩn hóa phần để dự đoán varible từ varible ảnh hưởng biến tổ chức thường xuyên Trong đường phân tích hệ số beta cho thấy ảnh hưởng trực tiếp Xj biến phụ thuộc Bình phương ảnh hưởng trực tiếp mang lại tỷ lệ phương sai Y biến phụ thuộc số p biến độc lập Xj Sau caculating ảnh hưởng trực tiếp sau có biện pháp tóm tắt tác động gián tiếp tổng Xj Y biến phụ thuộc cách trừ từ hệ số tương quan ryxj không bj tức hệ số beta Ảnh hưởng gián tiếp bao gồm hiệu ứng unanalysed mối quan hệ giả mạo biến tiền đề Cuối cùng, lại nhấn mạnh đức tính phân tích đường nằm việc đưa rõ ràng giả định kết nối quan hệ nhân làm sáng tỏ tác động gián tiếp biến tiền đề hệ thống KẾT LUẬN Từ tài khoản ngắn gọn kỹ thuật đa biến trình bày trên, chúng tơi kết luận kỹ thuật quan trọng họ làm cho bao gồm tất liệu từ điều tra phân tích Họ kết thực tế tài khoản rõ ràng tốt nỗ lực nghiên cứu so với phân tích phần phần liệu Những kỹ thuật mang lại báo cáo xác suất thực tế [ ] thử nghiệm giả thuyết nghiên cứu ước lượng khoảng thời gian Phân tích đa biến ( kết việc sử dụng kỹ thuật đa biến) quan trọng đặc biệt khoa học hành vi nghiên cứu ứng dụng nghiên cứu vấn đề liên quan biến trả lời khoảng thời gian (several response variables) quan sát cách đồng thời Nguồn gốc chung kết phổ biến quan sát cá phụ thuộc tương quan số chiều hướng đặc trưng phân biệt liệu đa biến kỹ thuật từ mẫu đơn biến chúng Mặc dù tất điều này, kỹ thuật đa biến tốn liên quan đến tính tốn khó khăn Chẳng hạn ứng dụng chúng bối cảnh nghiên cứu thúc đẩy với đời máy tính điện tử tốc độ cao vào năm 1950 Questions Giải thích ý nghĩa chúng bối cảnh nghiên cứu Viết tiểu luận ngắn gọn “Phân tích nhân tố” đặc biệt đóng góp giới hạn 3 Nêu tên kỹ thuật đa biến quan trọng giải thích tính chất quan trọng kỹ thuật Liệt kê bước liên quan phương pháp trọng tâm Thurstone phân tích nhân tố Viết lưu ý ngắn “sự luân chuyển (rotation)” bối cảnh phân tích nhân tố Tìm hai nhân tố trọng tâm hai thành phần từ ma trận tương quan bên dưới, R, Liên quan đến biến: Các biến số 1 1.00 55 43 32 28 36 1.00 50 25 31 32 1.00 39 25 33 1.00 43 49 1.00 44 Các biến số 1.00 Các biến số Các nhân tố trọng tâm Những thành phần I II I II 71 40 71 39 70 46 71 48 70 37 70 32 69 -.41 69 -.42 65 -.43 64 -.45 71 -.39 71 -.38 Tính tốn tính phổ biến cho biến dựa vào hai nhân tố trọng tâm câu hỏi phát biểu biểu thị Phụ lục Sơ đồ tóm tắc ... mơ hình) Chúng ta minh họa kỹ thuật phân tích đường dẫn cách liên hệ với vấn đề đơn giản thử nghiệm mơ hình quan hệ nhân với ba biến rõ ràng thể sơ đồ đường dẫn sau đây.: …… Các phương trình cấu... thuật phân tích đường dẫn yêu cầu giả định có tuyến tính thêm vào, mối quan hệ đối xứng tập hợp biến số đo lường quy mô quasi-interval Mỗi biến phụ thuộc, lưu ý xác định biến cho trước sơ đồ đường. .. thuật quan trọng họ làm cho bao gồm tất liệu từ điều tra phân tích Họ kết thực tế tài khoản rõ ràng tốt nỗ lực nghiên cứu so với phân tích phần phần liệu Những kỹ thuật mang lại báo cáo xác suất