Nedensel Modelleme
Causal Modeling
Tanım
Birden fazla değişken arasındaki basit korelasyonel ilişkileri aşarak neden-sonuç ilişkilerini test etmek ve doğrulamak için kullanılan istatistiksel prosedürler bütünü.
Örnek Vaka / Uygulama
Klinik psikoloji araştırmalarında, çocukluk çağı travmalarının (X1) ve mevcut günlük stres düzeyinin (X2), bireyin ilerleyen dönemde geliştirdiği depresyon semptomları (Y) üzerindeki dolaylı ve doğrudan etkilerini aynı anda test etmek için nedensel modelleme kurulur.
Derin Analiz
Nedensel modelleme, çok değişkenli istatistikte gözlemlenen veriler üzerinden teorik neden-sonuç yapılarını test etmeye yarayan analitik bir yaklaşımdır. Yapısal Eşitlik Modellemesi (SEM) bu yaklaşımın en bilinen ve en güçlü tezahürüdür. Yöntem, araştırmacının önceden kurduğu hipoteze dayalı teorik modeli, toplanan ampirik verilerle test etmesini sağlar. Burada temel amaç, değişkenler arasındaki doğrudan ve dolaylı etkileri path (yol) analizleri aracılığıyla ayrıştırmaktır. Ancak bu modellerin geçerliliği, ölçüm hatalarının minimumda tutulmasına, değişkenlerin doğru seçilmesine ve karşılanması zorunlu olan istatistiksel varsayımların (çoklu doğrusallık, dışsallık vb.) eksiksiz yerine getirilmesine doğrudan bağlıdır. Yanlış kurulan bir nedensel model, korelasyonu nedensellik olarak yanlış yorumlama riskini (cum hoc ergo propter hoc yanılgısı) beraberinde getirebilir.
Etimoloji
Latince 'causa' (neden, sebep) sözcüğü ile Fransızca kökenli 'modèle' (şablon, örnek) kelimesinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Basit korelasyon analizi ve Regresyon analizi ile sıklıkla karıştırılır. Korelasyon ve standart regresyon yalnızca iki veya daha fazla değişken arasındaki birlikte değişimi veya yordama gücünü gösterir; nedensel modelleme ise teorik bir temele dayanarak yönlü neden-sonuç mekanizmalarını ve gizil (latent) değişkenleri test eder.