Neste post, falaremos sobre path analysis. Primeiramente, definiremos esse tipo de análise. Em seguida, descreveremos, de maneira resumida, como ela funciona. Nós então apresentaremos o diagrama de caminho, uma forma útil de representar graficamente um modelo de path analysis. Por fim, nós falaremos sobre as limitações dessa análise e se realmente vale a pena usá-la em pesquisas quantitativas.
O que é path analysis?
A path analysis — ou análise de caminho — é uma técnica estatística baseada em regressão múltipla. Ela permite avaliar modelos causais, examinando como uma ou mais variáveis independentes influenciam uma variável dependente.
Ao contrário de outras abordagens, a path analysis exige que o pesquisador especifique claramente as relações entre todas as variáveis do modelo, tornando-a uma ferramenta poderosa para testar hipóteses teóricas.
Como funciona a path analysis?
A principal característica da path analysis é a distinção entre efeitos diretos e indiretos. Em vez de apenas analisar relações isoladas entre pares de variáveis, essa técnica permite modelar uma rede de interações.
Por exemplo, uma variável X pode influenciar uma variável Y diretamente ou indiretamente, por meio de uma ou mais variáveis intermediárias. Essas variáveis intermediárias que transmitem os efeitos de X até Y são denominadas variáveis mediadoras (M).
Essa abordagem é especialmente útil quando se deseja compreender mecanismos complexos subjacentes aos dados, como processos psicológicos, comportamentais ou sociais.
Representação visual da path analysis em diagramas de caminho
Comumente, a realização de uma path analysis envolve a construção de um diagrama de caminho. Embora construí-lo não seja obrigatório, essa representação visual facilita entendermos todas as relações modeladas em um dado estudo.
Resumidamente, nesse diagrama:
- Retângulos representam variáveis observáveis.
- Setas unidirecionais indicam relações causais hipotéticas.
- Setas curvas podem representar correlações entre variáveis. Em outras palavras, aqui assumimos que duas variáveis podem estar estatisticamente associadas, muito embora o modelo não hipotetize uma relação direcional entre as variáveis.
A Figura 1 apresenta um exemplo de diagrama de caminho. Nesse diagrama, hipotetizamos três relações diretas (X → M, X → Y e M → Y) e uma relação indireta (X → M → Y). Além disso, hipotetizamos duas variáveis moderadoras: enquanto a moderadora W1 afeta a força e/ou a direção da relação entre X e M, a moderadora W2 afeta a força e/ou a direção da relação entre M e Y. O modelo não inclui relações de correlação entre variáveis.
Exemplo de diagrama de caminho
A Figura 2 apresenta um exemplo hipotético na área de relacionamentos amorosos. Esse modelo hipotetiza que a frequência de conflitos tem um efeito direto sobre a comunicação assertiva e sobre a satisfação geral no relacionamento. O modelo hipotetiza ainda um efeito indireto da frequência de conflitos sobre a satisfação geral no relacionamento, mediada pelo nível de comunicação assertativa do casal.
Além disso, o modelo assume que o efeito da frequência de conflitos sobre a comunicação assertiva é moderada pelo nível de apego ansioso dos parceiros. Por fim, assumimos que o efeito da comunicação assertiva sobre a satisfação geral no relacionamento é moderada pelo nível de confiança no parceiro.
Finalmente na pesquisa que usa path analysis, o pesquisador inicialmente constrói um diagrama de entrada com base em suas hipóteses teóricas, como o representado na Figura 2.
Após a análise estatística, gera-se um diagrama de saída, contendo os coeficientes do modelo, que revelam as relações efetivamente observadas nos dados. Desse modo, a comparação entre os dois diagramas é o que nos permite avaliar o quanto nossos dados sustentam o modelo proposto.
Limitações da path analysis
Apesar de ser bastante informativa, a path analysis não é suficiente para determinar que a relação é causal. Isso ocorre porque os dados utilizados em tais análises geralmente são correlacionais. Em outras palavras, mesmo quando um modelo apresenta um bom ajuste, ele não demonstra de forma conclusiva que uma variável causa outra.
Para inferir relações causais, é necessário conduzir estudos experimentais, nos quais as variáveis são manipuladas e designamos aleatoriamente os participantes aos grupos.
Além disso, embora a path analysis simplifique bastante a análise e permita, inclusive, que ela seja feita baseada em regressão linear múltipla, ela não leva em conta erros de mensuração presentes nos diferentes instrumentos de autorrelato. Caso queira testar relações complexas entre variáveis, ao mesmo tempo que leva em conta os erros de mensuração, recomendamos o uso de modelagem por equações estruturais.
Saiba mais: Modelagem por equações estruturais no R: conceitos e aplicações
Vale a pena usar path analysis?
Sem dúvida, sim. A path analysis é uma ferramenta estatística relevante e versátil para pesquisadores que desejam entender relações complexas entre variáveis. Embora não prove causalidade, ela ajuda a visualizar hipóteses, identificar caminhos significativos e construir modelos teóricos mais precisos.
Conclusão
Se você precisa aprender análise de dados, então faça parte da Psicometria Online Academy, a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).
Como citar este post
Lima, M. (2025, 1 de maio). O que é path analysis? Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/o-que-e-path-analysis/
