Analyse de chemin - Qu'est-ce que c'est et comment l'utiliser

L'analyse de chemin est une forme de régression multiple analyses statistiques qui est utilisé 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

L'analyse de chemin 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 de causalité 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.

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.

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.

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 (car généralement le plus âgé est, le plus grand degré de l’autonomie qu’ils auront), et entre l’âge et le revenu (là encore, il existe 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 à l'aide d'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 trouver que l'autonomie et le revenu sont liés à la satisfaction au travail, que l'un de ces deux les variables ont un lien beaucoup plus fort à la satisfaction au travail que les autres, ou qu'aucune variable n'a un lien significatif avec l'emploi la satisfaction.

Bien que l'analyse de chemin soit utile pour évaluer les hypothèses causales, cette méthode ne peut pas déterminer direction 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 le sens de la causalité, les chercheurs peuvent envisager de mener études expérimentales dans lequel les participants sont assignés au hasard à un groupe de traitement et de contrôle.

Les étudiants qui souhaitent en savoir plus sur l’analyse de parcours et comment la conduire peuvent se référer à l’aperçu de l’Université Analyse de chemin et Analyse quantitative des données pour les spécialistes des sciences sociales par Bryman et Cramer.

Mis à jour par Nicki Lisa Cole, Ph. D.