hangi tür araştırmalarda path analizi kullanılmalıdır

HANGİ TÜR ARAŞTIRMALARDA
PATH ANALİZİ KULLANILMALIDIR?
* M.Mutlu DAŞDAĞ
* M.Yusuf ÇELİK *Ömer SATICI
*Zeki AKKUŞ
*H. Coşkun ÇELİK
IX Ulusal Biyoistatistik Kongresi
5-9 Eylül 2006 Zonguldak
Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Tıp Fakültesi
Biyoistatistik Anabilim Dalı
HANGİ TÜR ARAŞTIRMALARDA PATH ANALİZİ KULLANILMALIDIR?
* M.Mutlu DAŞDAĞ
* M.Yusuf ÇELİK *Ömer SATICI
*Zeki AKKUŞ
*H. Coşkun ÇELİK
*Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
IX Ulusal Biyoistatistik Kongresi 5-9 Eylül 2006 Zonguldak
Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
ÖZET
Son yıllarda bilgisayar olanakları, komplex problemleri basite indirgeyerek çok
değiĢkenli istatistik yöntemlerinin kullanımını kolaylaĢtırmıĢtır. Path analizi çok değiĢkenli
yapı içerisinde alternatif çok değiĢkenli istatistiksel yöntemler grubunda yer alır. AraĢtırıcılar
problem çözümünde kullandıkları korelasyon ve regresyon yöntemlerinin bazı durumlarda
yetersiz olduğunu bildirmiĢlerdir. Bu yetersizlik path analizinin geliĢtirilmesiyle giderilmiĢtir.
Path analizinin amacı, değiĢkenler arasındaki nedensel iliĢkiler için oluĢturulmuĢ hipotezlerin
önemliliğini ve miktarını tahmin etmede kullanılan bir yöntemdir.Bu durum path diyagramı
ile iyi bir Ģekilde açıklanmaktadır.
Path analizinde, path diyagramının oluĢturulması zorluğun bir parçasıdır. Path
diyagramı araĢtırıcının konuyu ne kadar bildiğinin bir ölçüsüdür. Bu nedenle araĢtırıcı
konudaki detayı, değiĢken yapılarını, etkileĢimi, nedensel iliĢkileri ve varyasyon kaynağını
çok iyi bilmelidir.
Anahtar Kelimeler: Path Diyagramı, Path Analizi
GİRİŞ
Path Analizi tekniği, ilk defa Amerikalı evren genetikçisi Sewall Wright
1921 yılında bir dizi denemede geliĢtirilmiĢ ve sosyal bilimlerde
O. Duncan
tarafından
tarafından
kullanılmıĢtır. Path sözcüğünün Türkçe karĢılığı iz, patika veya yol olarak verilse de bu analiz
tekniği Türkçe literatüre de bu isimle girdiği için Path Analizi olarak incelenecektir.(1)
Path analizi çoklu regresyon yönteminin özel bir kullanım Ģeklidir.Bu yöntem veri
setindeki varyasyon kaynağını bölerek daha iyi anlaĢılmasını sağlar. Çoklu regresyon
analizinde dikkate alınan varsayımlar altında bir bağımlı değiĢken tüm bağımsız değiĢkenler
üzerinden analiz edilmektedir. Path analizinde ise her bağımlı değiĢken her bir bağımsız
değiĢken üzerinde analiz edilmekte, yani birden fazla regresyon analizi yapılabilmektedir.
Path analizinde en önemlisi path’ i çizerek karar vermektir. Daha sonra veri seti indirgenerek
nedensel iliĢkiler için her bir veri seti ile ilgili çoklu regresyonlar bulunur.Bu regresyonların
standardize edilen regresyon katsayıları path katsayıları olarak tanımlanır.Hesaplanan liner
korelasyonlar path diyagramında gösterilir, daha sonra artık varyans hesaplanır.
PATH ANALİZİ YÖNTEMİ VE KULLANIM ALANLARI
Standardize edilmiĢ değiĢkenler arasındaki iliĢki sistemlerini inceleyen bir analiz
tekniği olarak da bilinen Path Analizi tekniği, birbirleriyle sebep-sonuç iliĢkisi içinde olduğu
düĢünülen değiĢkenler arasındaki iliĢkileri gösteren path diyagramlarının oluĢturulması,
değiĢkenler arasındaki doğrusal iliĢkilerin derecesini gösteren korelasyon katsayılarının direkt
etkiler, dolaylı etkiler ve bileĢik path katsayılarına ayrılarak analiz edilmesi ve analiz
sonuçlarının doğru bir Ģekilde yorumlanması iĢlemlerini kapsar.
Path Analizi yöntemi, birbirleriyle iliĢkili olduğu düĢünülen değiĢkenlerin tam olarak
bir diyagramla gösterilmesi iĢlemiyle baĢlar ve sistemin yorumlanması hesaplanacak path
katsayıları ile yapılır. Ayrıca bu katsayıların matematiksel olarak belirlenebilmesi, değiĢkenler
arasındaki sebep-sonuç iliĢkiler sistemini bir matematiksel model ile belirlemeyi gerekli
kılmaktadır. AraĢtırıcı kuracağı sebep-sonuç iliĢkisini belirlerken konuyla ilgili olarak
yapılmıĢ araĢtırmalardan yararlanabileceği gibi çalıĢtığı konuyu bilen birileriyle birlikte de
sebep-sonuç iliĢkisine ait path diyagramını oluĢturabilir.
Unutulmaması gerekir ki Path Analizinin sonuçlarının yorumlanması kurulan
diyagrama göredir. Bunun için eğer kurulan diyagram yanlıĢ ise elde edilen sonuçların hatalı
olmasının sebebi Path Analizi tekniğinden değil, kurulan diyagramın yanlıĢ olmasından
kaynaklanan bir durumdur(1).
Her istatistik analiz tekniğinde olduğu gibi path analizi tekniğinin de bazı önemli
varsayımları vardır.
Bu varsayımlar;
1) Modelde yer alan değiĢkenler arasındaki iliĢkiler, doğrusal, eklenebilir ve sebep sonuç
iliĢkisine dayanmalıdır.
2) Model içerisindeki hatalar kendi aralarında ve modeldeki diğer değiĢkenlerle iliĢkili
olmamalıdır.
3) Tek yönlü bir sebep akıĢı olmalıdır.
4) Ölçümler kantitatif değiĢkenlerden elde edilmiĢ olmalıdır.
5) Ölçümler hatasız olarak yapılmalıdır (6).
Path analizinin en zor ve en önemli kısmı path diyagramının oluĢturulmasıdır. Path
diyagramı sayısal analizler için gerekli olmamasına rağmen, değiĢkenler arasındaki doğrudan
ve dolaylı iliĢkilerin ortaya konulması açısından oldukça kullanıĢlıdır (7).
PATH ANALİZİNİN ÜSTÜNLÜKLERİ VE ZAYIFLIKLARI
A) Path Analizinin Üstünlükleri
1. Ġki değiĢken için hesaplanan korelasyon katsayısının içerisinde, daha önce de belirtildiği
gibi, değiĢkenlerin tek baĢına etkisi ve diğer değiĢkenlerle olan birlikte etkileri yani dolaylı
etkiler bulunmaktadır. Bu nedenle, değiĢkenler arasındaki iliĢkilerin tümünün basit korelasyon
katsayıları ile açıklanabilmesi olanaklı değildir. Bu bakımdan, doğrudan ve dolaylı etkilenme
Ģekillerinin birbirinden ayrılması ve söz konusu iliĢkilerin ayrıntılı bir biçimde ortaya
konulması gerekmektedir(2).
2. Ġki değiĢken arasında hesaplanan korelasyon katsayısına bakarak, bu iki değiĢkeni birlikte
etkileyen ortak bir sebep olup olmadığı konusunda hüküm vermek doğru değildir. Eğer iki
değiĢken arasında hesaplanan korelasyon katsayısı sıfır olarak bulunmuĢsa, bu iki değiĢkenin
ortak sebep içermediği konusunda yorum yapmak yanıltıcı olur. Bir çok durumda, negatif
yönlü korelasyonlar pozitif yönlü korelasyonlar kadar olup, birbirini dengelemektedir(3).
3. Sonuç değiĢkenindeki değiĢimi açıklayabilmede, modele girebilecek sebep değiĢkenlerinin
seçiminde de path katsayılarından yararlanılabilir. Çoklu doğrusal regresyon modeli, daha çok
bağımlı değiĢken olan Y’ deki değiĢimi açıklamada etkili olan X bağımsız değiĢkenlerinin
bulunmasına dayanır. DeğiĢkenler arasındaki iliĢkilerin mantıklı bir biçimde tartıĢılması için
pek düĢünülmez. Aynı zamanda Path Analizinin nedensel iliĢkileri açıklayabilme bakımından,
doğrusal regresyon modeli yaklaĢımından daha üstün olduğu görülür (4).
4. Korelâsyon katsayıları -1 ile +1 arasında değiĢirken, path katsayıları bu sınırların dıĢına
çıkabilmektedir. Yani, path katsayılarının negatif yönlü olanları ve pozitif yönlü olanları
birbirlerini dengelemekte ve korelasyon katsayılarını bu sınırlar içinde tutmaktadır. Aynı
korelasyona sahip olan değiĢkenler arsında, faklı path diyagramları çizilebilmekte ve bunlar
arasındaki doğrusal iliĢkiler farklı Ģekillerde yorumlanabilmektedir.
B) Path Analizinin Zayıflıkları
Daha önce de belirtildiği gibi, Path Analizi tekniği aynı veri setine değiĢik path
diyagramları çizilerek bunları yorumlama imkânı verir. Ancak aynı veri seti için kurulan faklı
path diyagramlarından, hangisinin ya da hangilerinin kullanılabileceği konusundaki veya
hangi diyagramların avantajlı olduğu konusundaki belirsizlikler ve bunun yanı sıra Path
Analizi sonucunda elde edilen path katsayılarından 1’den büyük çıkan değerlerin ve buna
bağlı olarak da negatif değerli birlikte belirleme katsayılarının yorumlanabilmesindeki
güçlükler, Path Analizi tekniğinin dezavantajları olarak görülebilir (4).
Path diyagramında 1’den büyük path katsayısı varsa, bu, böyle bir sistemde
dengeleyici mekanizmanın (negatif etkinin) olduğuna bir iĢarettir. Bu açısıyla bakıldığı
zaman, 1’den büyük çıkan path katsayıları tek olarak anlamlı değildir (5).
KAYNAKLAR
1. Ġllerin GeliĢmiĢlik Düzeyini Etkileyen Faktörlerin Path Analizi Ve Kümeleme Analizi Ġle Ġncelenmesi.
EriĢim: http://www.ekonometridernegi.org/bildiriler/o3s1.pdf#search=%22path%20analizi%22]
EriĢim tarihi:10.06.2006
2. ġAHĠNLER, S. ve GÖRGÜLÜ, Ö. (2000), Path Analizi ve Bir Uygulama, MKÜ Ziraat Fakültesi Dergisi
5 (1–2): 87–102.
3. KESKĠN, S. (1998), Path (Ġz) Katsayıları ve Path Analizi, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi,
Fen Bilimleri Enstitüsü.
4. KAġIKÇI, D. (2000), Path Katsayısı, Kısmi regresyon Katsayısı ve Korelasyon Katsayılarının KarĢılaĢtırmalı
Olarak incelenmesi, Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri enstitüsü.
5. Li, C.C., (1975), Path Analysis-A Primer, The Boxwood Press, California, USA.
6. ġahinler, S., Görgülü, Ö.: Path Analizi ve Bir Uygulama,
EriĢim:
[http://www.mku.edu.tr/ziraat_dergi/2000/08-S.SahinlerveO.pdf#search=%22path%20analizi%22]
EriĢim Tarihi: 10.06.2006
7. Pedhazur, E.J., 1997. Multiple Regression in Behavioral Research, Harcourt Brace College Publishers, Forth
Worth,1057 pp.
YazıĢma Adresi: ArĢ. Gör. M.Mutlu DAġDAĞ
Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi, Biyoistatistik AD. Diyarbakır
E-posta: [email protected]