61. Схемы, разрабатываемые с целью приближения к каузальным выводам из корреляционного исследования.
В корреляционном исследовании не предполагается выявление каузальной зависимости. Но есть такие схемы контроля за выводом на основе корреляционных исследований, которые позволяют делать заключения о правомерности тех или иных гипотез о направленности связей, т. е. утверждать, что одна переменная причинно влияет на другую, а не наоборот. Эти схемы основаны на сравнении эмпирически выявляемых корреляций с теоретически предполагаемыми в формальных моделях связей между совокупностью переменных. Эти формальные модели - это модели среднего уровня, которые включают априорно заданные коэффициенты корреляции и схемы их сравнения с эмпирическими коэффициентами корреляции.
Одна из таких моделей - путевой анализ. Предполагает построение схем, которые изображают систему отношении между переменными в виде путевых диаграмм:
Путевая диаграмма
Большимии буквами латинского алфавита обозначены измеряемые переменные.
Стрелками обозначены причинно-следственные связи.
Экзогенные переменные - из них исходят стрелки (их может трактовать как аналог НП).
Эндогенная переменная - к которой приходит хотя бы одна стрелка.
Р - путевые коэффициенты
и - латентные переменные
А, В, С - переменные, измеряемые в исследовании.
Все переменные обычно стандартизированы.
Допущение: все переменные связаны линейными зависимостями. Отсюда ограничение применения путевого анализа теми областями, где линейное , где связей может быть обоснована содержательно (пример: генетические исследования кл основе близнецового метода).
Допущения, необходимые при числовой оценке пухлых коэффициентов.
3. система измеряемых переменных является полной, т. е. указаны связи между всеми переменными.
4. Система является рекурсивной, т. е. в ней нет стрелки от одной переменной к другой и обратно => в такой системе не наступают повторные циклы.
Для каждой из переменных системы должны быть указаны все учитываемые гипотетически "возмущающие" переменные, характеризующие собой всю сумму неучтенных влияний на данную переменную. Если известны все путевые коэффициенты, то можно вычислить корреляции между каждыми двумя переменными системы. Путевые коэффициенты - численная характеристика связей. Вычисляются как структурные коэффициенты в системе линейных уравнений.
Принципиальное требование для корректного проведения путевого анализа - включить в систему все переменные, существенные для данной системы. От этого прямо зависит допущение об отсутствии корреляций всех возможных "возмущающих" переменных друг с другом. Проблемы, которые остаются: ошибки измерения переменных, латентные переменные, необоснованные допущения.
Функции путевого анализа:
1. теоретическое прояснение - помогает осознать все латентные и измеряемые
("наблюдаемые") переменные, направления каузальных связей, оценить знак и размер путевых коэффициентов, вывести предсказания на основе этого о знаках и численных значениях между измеряемыми переменными. Повышает степень осознания неоднозначности каузальных выводов изданных "пассивно-наблюдающего", или корреляционного, исследования.
Опенка специфических каузальных влияний - каузальных путевых коэффициентов при сравнении с эмпирическими коэффициентами корреляции -для индуктивного построения модели связей между переменными. Здесь важно заметить, что ограниченность путевого анализа в том. что он позволяет оценивать путевые коэффициенты и при наличии в схеме пропусков каузальных связей => сомнительность выводов.
Исходная точка путевого анализа -теоретически обоснованная каузальная модель
(формализация теоретических предположений в виде системы структурных уравнений -недостижимо для многих корреляционных исследований).