Variáveis ​​endógenas em Análise Caminho

O tema da análise do caminho usa gráficos que consistem em nós – círculos ou quadrados que representam variáveis ​​- e caminhos , setas que ligam os nós. Na análise do caminho , um tipo de variável, a variável endógena , é de interesse central. Compreender as variáveis ​​endógenas no contexto de análise do caminho é fundamental para fazer inferências a partir da própria análise do caminho . Relacionamento com outros modelos

muitos modelos estatísticos e matemáticos , a idéia de separar as variáveis ​​em variáveis ​​independentes e variáveis ​​dependentes é um passo importante. As variáveis ​​independentes são difíceis para o pesquisador de controlar e são capazes de variar por conta própria. As variáveis ​​dependentes contam com as variáveis ​​independentes; isto é , os seus valores podem ser previstas a partir de saber as variáveis ​​independentes . Por exemplo, se você tem um emprego que lhe paga com base em quantas horas você trabalha, o tempo que você colocar em seu trabalho é uma variável independente ao passo que o seu salário mensal é uma variável dependente . Seu valor depende de quanto você trabalha. Na análise do caminho , variáveis ​​endógenas atuam como variáveis ​​dependentes. A análise de trilha é principalmente interessado em como o resultado de variáveis ​​endógenas está relacionado com as variáveis ​​independentes. As variáveis ​​independentes são chamadas de variáveis ​​exógenas na análise do caminho .

Disturbance

relacionadas a cada endógena é uma variável de perturbação . Estas variáveis ​​de perturbação estão latentes em que não podemos medi-los diretamente. A perturbação representa o erro na previsão de uma variável endógena e é análoga à idéia de erro residual em outros modelos estatísticos.

Not One -to-One

uma coisa especial sobre uma variável endógena é que pode surgir a partir de mais de uma variável exógena. Tomemos, por exemplo, um caminho de A para C e outro caminho de B para C na mesma análise do caminho . Se A e B são independentes entre si, mas ambos relacionados com C , um relacionamento paralelo é formado. A implicação é que ambos A e B devem estar presentes para causar C.

Duality

Ao contrário de outros modelos , análise de caminho permite que as variáveis ​​dependentes de ter um senso de dualidade. Em suma , esta dualidade é que as variáveis ​​endógenas pode ser exógeno ao mesmo tempo . Isto permite que as variáveis ​​endógenas para dar origem a outras variáveis ​​endógenas . Por exemplo , em um caminho linear a partir dos nós de A para B para C , existem duas setas : uma entre A e B; o outro entre B e C. A primeira seta mostra que B é endógena , porque é causada por A. A segunda seta mostra que B é exógena porque é a causa de C.