An Explanation of Path Analysis and Recommendations for Best Practice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Path analysis has become increasingly popular, but many studies do not show a deep understanding of how path analysis works or the assumptions on which it relies. In this paper, we explain that path analysis is statistically equivalent to either OLS when the researcher assumes uncorrelated errors, or instrumental variable (IV) estimation when the researcher allows correlated errors and obtains identification using exclusion restrictions. We then identify two problems with the way path analysis is used. First, studies claim that they use path analysis to provide evidence on the causal process, but they assume away endogeneity by imposing the unrealistic assumption of uncorrelated errors. Second, many studies do not explicitly disclose their key assumptions, including the assumptions of uncorrelated errors or exclusion restrictions. This nondisclosure makes it difficult for a reader to determine whether endogeneity is assumed away or whether the study is attempting to address endogeneity. We conclude with detailed guidance for researchers who are considering whether to use path analysis in their research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,070 | 0,217 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».