Pfadanalyse

[engl. path analysis], [FSE], ein regressionsanalytisches (Regressionsanalyse), multivariates, statistisches Datenanalyseverfahren zur Analyse und Spezifikation von Hypothesen zu Kausalbeziehungen aufgrund der korrelativen Zusammenhänge zw. den im Modell enthaltenen Variablen. Pfadanalyse wurde von Wright 1921 entwickelt, fand aber erst relativ spät Eingang in die sozialwiss. Forschung. Die in einem Modell postulierten Kausalzusammenhänge lassen sich grafisch als Pfaddiagramm und math. als Satz von Strukturgleichungen (Pfadmodell) darstellen. Aufgrund der empirisch ermittelten Korrelationen zw. den Modellvariablen können über die Strukturgleichungen die Modellparameter (Pfadkoeffizienten) geschätzt werden. Die Größe eines standardisierten Pfadkoeffizienten entspricht jenem Teil der Standardabweichung einer Variablen , der durch eine kausal vorgeordnete Variable determiniert ist, wenn alle anderen der Variable kausal vorgeordneten Modellvariablen konstant gehalten werden. Neben diesem direkten Effekt (Pfad) lässt sich auch der indirekte Effekt bestimmen, den über eine oder mehrere zusätzliche Variablen auf ausübt (Mediatorvariable). Unter bestimmten, hier nicht ausgeführten Bedingungen, kann schließlich die Vereinbarkeit der empirischen Daten mit dem postulierten Kausalmodell durch eine Reproduktion der Ausgangskorrelationen aus der pfadanalytischen Lösung bewertet und so eine Entscheidung zw. alternativen Kausalmodellen getroffen werden. In ihrer klassischen Form ist die Pfadanalyse auf linear-additive und rekursive Kausalmodelle (Modelle ohne Rückkoppelungsschleifen) beschränkt und trifft bzgl. der Daten gleiche Voraussetzungen wie die multiple Regressionsanalyse (Regression, multiple). Strukturgleichungsmodelle erlauben die Schätzung und Prüfung von Pfadmodellen unter Berücksichtigung latenter Merkmalsdefinitionen (Messung, formative vs. reflektive, Variable, latente). Zur Schätzung können Softwareprogramme wie AMOS, Lisrel, Mplus oder R (Software) verwendet werden.