Il tema di analisi del percorso usi grafici , comprensivi di nodi – cerchi o quadrati che rappresentano le variabili – e sentieri , frecce che collegano i nodi . Nell’analisi percorso , un tipo di variabile , la variabile endogena , è di interesse centrale . Comprensione delle variabili endogene nel contesto del percorso di analisi è fondamentale per fare inferenze dall’analisi percorso stesso . Relazioni con altri modelli

In molti modelli statistici e matematici , l’ idea di separare le variabili in variabili indipendenti e le variabili dipendenti è importante . Variabili indipendenti sono difficili per il ricercatore per il controllo e sono in grado di variare in proprio . Variabili dipendenti si basano su variabili indipendenti; cioè , i loro valori possono essere previsti dal conoscere le variabili indipendenti . Ad esempio, se hai un lavoro che ti paga in base a quante ore si lavora, il tempo che mettete nel vostro lavoro è una variabile indipendente , mentre il vostro stipendio mensile è una variabile dipendente . Il suo valore dipende da quanto si lavora . Nel percorso di analisi , variabili endogene agiscono come variabili dipendenti . Percorso di analisi è principalmente interessato a come il risultato di variabili endogene è legato alle variabili indipendenti . Variabili indipendenti sono chiamate variabili esogene nel percorso di analisi .

Disturbance

relativi a ciascun endogena è una variabile di disturbo . Queste variabili di disturbo sono latenti che non possiamo misurare direttamente . Il disturbo rappresenta l’errore nella previsione di una variabile endogena ed è analogo all’idea di errore residuo in altri modelli statistici .

Not One-to -One

una cosa speciale una variabile endogena è che può derivare da più di una variabile esogena . Prendiamo, per esempio, un percorso da A a C e un altro percorso da B a C nello stesso percorso di analisi . Se A e B sono collegate l’una all’altra , ma entrambe legate a C , un rapporto parallelo è formato. L’implicazione è che sia A che B devono essere presenti per causare C.

Duality

differenza di altri modelli , analisi del percorso consente variabili dipendenti di avere un senso di dualità . In breve , questa dualità è che le variabili endogene possono essere esogena allo stesso tempo . Questo permette di variabili endogene di dare origine ad altre variabili endogene . Ad esempio , in un percorso lineare dai nodi A a B a C , ci sono due frecce : una tra A e B; l’altro tra B e C. La prima freccia indica che B è endogena perché è causato da A. La seconda freccia indica che B è esogeno , perché è la causa di C.