路径分析

常用的数据挖据方法之一
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路经分析所属现代词，指的是常用的数据挖据方法之一，是一种找寻频繁访问路径的方法，它通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点访问次数的分析。

简介

一种研究多个变量之间多层因果关系及其相关强度的方法。由美国遗传学家S.赖特于1921年首创，后被引入社会学的研究中，并发展成为社会学的主要分析方法之一。路径分析的主要目的是检验一个假想的因果模型的准确和可靠程度，测量变量间因果关系的强弱，回答下述问题：①模型中两变量
与
间是否存在相关关系；②若存在相关关系，则进一步研究两者间是否有因果关系;③若
影响
，那么
是直接影响
，还是通过中介变量间接影响或两种情况都有；④直接影响与间接影响两者大小如何。
路径分析的主要步骤是：①选择变量和建立因果关系模型。这是路径分析的前提。研究人员多用路径图形象地将变量的层次，变量间因果关系的路径、类型、结构等，表述为所建立的因果模型。下图是5个变量因果关系的路径。
图中带箭头的直线“→”连接的是具有因果关系的两个变量，箭头的方向与因果的方向相同；当两变量只有相关关系而无因果关系时，用弧线双向箭头表示。图中变量分为：a.外生变量。因果模型中只扮演因，从不扮演果的变量，是不受模型中其他变量影响的独立变量，如
与
。b.内生变量。模型中既可为因又可为果的变量，其变化受模型中其他变量的影响，如
、
与
。c.残差变量。来自因果模型之外的影响因变量的所有变量的总称，如
。