Регрессионный анализ. Регрессионный анализ может быть достаточно полезен для проверки отдельных гипотез и изучения относительного влияния различных независимых переменных

Регрессионный анализ может быть достаточно полезен для проверки отдельных гипотез и изучения относительного влияния различных независимых переменных. Однако регрессия предлагает такую модель причинных связей, которая не всегда отражает всю сложность окружающего мира. Если нам захочется определить решающие факторы расовой сегрегации в системе общеобразовательных школ, например, мы можем предположить, что школьная сегрегация вызвана сегрегацией в системе расселения (поскольку большинство школ тяготеет к географическим регионам), а она в свою очередь расовыми различиями в доходах. Диаграмма причин, или модель взаимосвязей, построенная по схеме, предложенной в гл. 2, изображена на модели 1.
Модель 1. X1 – расовые различия в доходах, Х2 – жилищная сегрегация и Х3– школьная сегрегация

Эта простая диаграмма – типичная модель, полученная в результате обычного регрессионного анализа; она показывает, что НП оказывают воздействие на ЗП независимо друг от друга. В реальной же социальной ситуации НП часто влияют друг на друга так же, как и на ЗП. Если вспомнить наш пример, то мало-мальские знания об объекте исследования позволят предположить, что различия в доходах влияют на жилищную сегрегацию так же, как и на школьную сегрегацию, поскольку менее дорогие и более дорогие дома обычно географически тяготеют друг к другу. Признание этого факта означало бы, что мы пересмотрели нашу модель, Можно предположить, что существует последовательное развитие, в [c.454] котором одна НП оказывает воздействие на ЗП исключительно через изменения, вызванные ею в другой НП. Это можно изобразить так:
Модель 2

Более глубокое проникновение в предмет может привести к пониманию того факта, что расовые различия в доходе влияют на школьную сегрегацию как прямо, так и через жилищную сегрегацию, поскольку более состоятельные люди могут помещать своих детей в частные школы. Эту информацию можно отразить в модели путем изображения прямых стрелок от X1 к Х3, как в модели 3.
Модель 3.

Пат-анализ – это способ статистического анализа, которым можно оценить точность таких моделей путем эмпирической оценки прямых и непрямых воздействий одной переменной на другую. Его широко применяют в социальных науках, поскольку он пригоден для решения широкого круга исследовательских задач и имеет то преимущество, что с его помощью можно проверить сразу значительную долю теории, а не проверять каждую гипотезу в отдельности. Наша цель – познакомить вас с основными процедурами пат-анализа и научить читать пат-диаграммы, которые могут встретиться вам в литературе. Мы не станем вникать во все детали, усвоение которых необходимо для более серьезного и глубокого применения этого метода, поэтому вы поступите мудро, если почитаете что-нибудь еще, прежде чем попытаетесь применить пат-анализ для решения сложных исследовательских задач.
Рекурсивные и нерекурсивные модели. Пат-анализ начинается с построения концептуальной модели, которая выделяет причинные связи, реально существующие, по мнению исследователя, в окружающем мире. Для пат-анализа модель 3 следует перестроить и представить как модель 4, где величина обозначает те колебания связанных с ними переменных, которые не могут быть объяснены колебаниями других переменных в модели. [c.455]