¿Qué es el análisis de ruta?

Pregunta 1: Pasos del análisis de ruta Los pasos principales del análisis de ruta son: ① Seleccionar variables y establecer un modelo de relación causal. Ésta es la premisa del análisis de ruta. Los investigadores suelen utilizar diagramas de ruta para representar visualmente el nivel de variables, la ruta, el tipo y la estructura de la relación causal entre variables, como un modelo causal establecido. La siguiente figura muestra las rutas causales de cinco variables. La línea recta "→" con una flecha en la figura conecta dos variables con una relación causal, y la dirección de la flecha es la misma que la dirección de la relación causal cuando las dos variables solo están relacionadas pero no son causales; representado por una flecha de dos puntas en forma de arco. Las variables del gráfico se dividen en: a. Las variables del modelo causal que solo causan pero no tienen efecto son variables independientes que no se ven afectadas por otras variables del modelo, como x1, x2. b.Variables endógenas. Las variables del modelo que pueden ser causas y efectos se ven afectadas por otras variables del modelo, como x3, x4 y x5. c. Resto de variables. El nombre colectivo de todas las variables que afectan a la variable dependiente desde fuera del modelo causal, como e3, e4 y e5. Si la relación entre variables es linealmente aditiva, el modelo causal en el gráfico se puede representar mediante tres ecuaciones de regresión lineal múltiple estandarizadas: pij se denomina coeficiente de ruta de xj a xi, lo que indica la relación causal entre xj y xi La fuerza de , que es decir, la fuerza directa de la variable xj sobre la variable xi cuando otras variables permanecen sin cambios. Pie se denomina coeficiente de trayectoria residual, que representa el cambio en la variable dependiente que no puede explicarse por todas las variables independientes, y su tamaño juega un papel importante en la determinación del modelo causal. ②Pruebe la hipótesis. El análisis de ruta debe basarse en los siguientes supuestos: a. La relación causal entre variables es unidireccional, sin retroalimentación, también llamado modelo recursivo b. Hay una relación aditiva lineal entre variables. escalas de medición; d. Todos los errores son aleatorios y no hay error de medición para las variables exógenas. e. no hay correlación entre las variables de error de todas las variables endógenas y todas las variables independientes que tienen una relación causal con las variables endógenas. Cuando no se cumplen ciertos supuestos, como la recursividad o la escala de medición de las variables, el análisis de ruta sólo puede aplicarse después de un tratamiento adecuado. ③Parámetros estimados. Primero calcule el coeficiente de ruta y el coeficiente de ruta residual, y luego calcule el coeficiente de correlación rji entre las dos variables. Además, se debe calcular el poder causal total entre dos variables, incluida la fuerza directa de la variable xj sobre xi y la fuerza indirecta de xj sobre xi a través de variables intermedias. Por ejemplo, en el modelo causal anterior, la fuerza resultante de x1 sobre x5 consta de la fuerza directa p51 y la fuerza indirecta. La magnitud de estas dos fuerzas se puede obtener descomponiendo el coeficiente de correlación rij entre las dos variables. Finalmente, se calcula el coeficiente de determinación, que representa la proporción de la varianza de xi que puede explicarse por todas las variables independientes que actúan sobre xi. La fórmula es: ④Evaluar el modelo causal. Los principales indicadores para la evaluación son: a. Si es demasiado pequeño, es necesario considerar si es necesario agregar nuevas variables independientes para garantizar la precisión del modelo. b. Un módulo causal ideal debe ser pequeño. Si es grande, la ruta causal debe ser reestimada. Esto también puede ser calculado por el público. Realice una prueba f. Entre ellos, q es la suma de los cuadrados de los residuos, u es la suma de los cuadrados de la regresión, n es el número de muestras y k es el número de variables. Cuando la prueba no es significativa, se debe modificar el modelo. . El análisis de ruta es una extensión del análisis de regresión múltiple y es diferente de este último: ① La relación causal entre el análisis de ruta es multinivel y se agregan variables intermedias entre las variables causales, lo que hace que el modelo de análisis de ruta sea mejor que la regresión general para describir la relación causal real. El modelo es más poderoso. ② El análisis de ruta utiliza no una sino un conjunto de ecuaciones de regresión, y se debe prestar más atención para garantizar la coherencia del significado contenido en cada programa.

Pregunta 2: Cómo analizar la ruta Hola, actualmente quiero hacer un análisis de ruta, pero no sé cómo escribir el programa y no puedo encontrar la información relevante. Quiero preguntarte una cosa,

¿Cómo hacerlo con Lisrel o Sas?

Tengo muchas variables exógenas (más de 25), incluidos algunos antecedentes personales, familiares y características de mis compañeros. ¿Puedo utilizar componentes principales para reducir el índice?

Si existe una correlación entre dos variables endógenas, ¿deberíamos escribir también la correlación al escribir la ecuación?

Propietario@2007-03-13:

Para que sea más fácil de entender para otros lectores, primero permítanme explicar los antecedentes simples del análisis de ruta (ruta *** ysis ).

El análisis de ruta se puede utilizar para muchos propósitos: primero, integrar varios modelos de regresión relacionados con variables dependientes en un modelo para ayudar a analizar y expresar expresiones completas y concisas; segundo, integrar cada par de variables en el modelo; El "efecto total" de cada variable dependiente se descompone en "efectos directos" y "efectos indirectos".

Si se encuentra que el efecto indirecto es grande, tiene valor teórico (por supuesto, como se muestra en la figura siguiente, es difícil encontrar un efecto indirecto grande; el tercero es verificar si la variable independiente es una "variable mediadora); " comparando el efecto directo y el efecto indirecto, es decir, el efecto directo no es significativo pero el efecto indirecto sí lo es (como se mencionó anteriormente, los efectos indirectos no son fáciles de detectar, y es aún más difícil si el efecto directo también lo es). no significativo).

Desde esta perspectiva, el análisis de ruta es algo bueno (lo siento, está desactualizado). Surgió en la década de 1960 y se hizo muy popular en las décadas de 1970 y 1980. Cuando yo era estudiante de doctorado en Indiana, los profesores de la universidad solían utilizar el análisis de trayectoria para realizar investigaciones. Posteriormente, cuando aprendí SEM (Modelado de Ecuaciones Estructurales), aprendí que existen dos tipos de análisis de trayectoria: "con error de medición" y "sin error de medición". El primero solo estudia la relación causal entre variables independientes y variables dependientes. es decir, el modelo estructural en SEM (Ver Figura 1), este último agrega un AFC (análisis factorial confirmatorio) para cada variable, el modelo de medición en SEM (Figura 2).

Cómo escribir un manual de instrucciones para el análisis de rutas (reimprimir) Cómo escribir un manual de instrucciones para el análisis de rutas (reimprimir)

Bien, ahora responderé tu pregunta directamente. La pregunta 1 literalmente solo involucra modelos estructurales, por lo que es relativamente simple y fácil. Este análisis de ruta no solo puede utilizar LISREL, SAS u otro software SEM, sino también software estadístico general como SPSS, y los resultados serán los mismos. Déjame decirte cómo hacerlo en SPSS. La Figura 1 es similar al ejemplo que di en el artículo "Regresión confirmatoria y regresión jerárquica" hace unos días (en ese momento solo se usaban tres fórmulas y no existía tal imagen). Como se mencionó anteriormente, dado que hay dos variables dependientes (o variables endógenas) en este modelo, es necesario establecer dos modelos de regresión, a saber, la Fórmula 1 y la Fórmula 2, en los que los nombres de las variables y los coeficientes han cambiado, y los coeficientes se registran. como B y G, para ser coherente con el uso de LISREL. b representa el impacto de una variable endógena (como W) sobre otra variable endógena (como Y), y G representa una variable exógena.

Y = bg1X+b2W (Fórmula 1)

W = g0 +g2X (Fórmula 2)

En SPSS, según las dos fórmulas anteriores Haz un análisis de regresión. Si está acostumbrado a utilizar comandos de SPSS, la sintaxis es:

Correlación de regresión = Y/ingrese X, w.

Correlación de regresión=W/Ingrese X.

Luego complete los coeficientes de regresión obtenidos de los dos análisis de regresión en la Figura 1 y use β estandarizado (es decir, B1, b2 y G1 son los valores estandarizados de b1, B2 y g1 en las fórmulas 1 y 3 respectivamente),...> & gt

Pregunta 3: Introducción al análisis de rutas El análisis de rutas es uno de los métodos de minería de datos comúnmente utilizados y es un método para encontrar rutas a las que se accede con frecuencia. Detecta rutas de acceso frecuentes analizando la cantidad de veces que los clientes visitan el sitio en los archivos de registro del servidor web. LBS no solo debe poder determinar la ubicación geográfica del objetivo, sino que también debe poder analizar eficazmente el entorno geográfico. El análisis de red es una tecnología importante en el análisis del entorno geográfico, incluido el análisis de la ruta más corta, el análisis del tráfico de la red, etc. En el análisis de redes, el análisis de la ruta más corta es la tecnología más básica y crítica, y siempre ha sido un punto de investigación en ciencias de la computación, investigación de operaciones, ingeniería de transporte, información geográfica y otras disciplinas. Los algoritmos de análisis de ruta más corta actuales son muy maduros, como el método de búsqueda amplia representado por el algoritmo de Dijkstra y el método de programación dinámica.

Pregunta 4: ¿Cuál es el método de análisis de ruta en las pruebas de software? Cualquiera que esté familiarizado con la teoría de las pruebas sabe que la cobertura de ruta es un método muy importante en las pruebas de caja blanca y se usa ampliamente en las pruebas unitarias. Entonces, ¿el método de análisis basado en la cobertura de ruta solo se puede aplicar a las pruebas unitarias y se puede generalizar? En términos generales, en las pruebas unitarias, una ruta se refiere a una rama del código funcional, pero de hecho, si consideramos un proceso del sistema de software como una ruta, intentaremos diseñar casos de prueba mediante el análisis de rutas. El uso del análisis de ruta para diseñar casos de prueba tiene dos beneficios: primero, reduce la dificultad del diseño de casos de prueba, siempre que los diversos procesos sean claros, se pueden diseñar casos de prueba de alta calidad sin mucha experiencia en pruebas; En situaciones relativamente difíciles, los casos de prueba se pueden seleccionar de manera específica en lugar de basarse únicamente en la experiencia. A continuación se describe en detalle cómo escribir casos de prueba mediante el análisis de ruta.

En primer lugar se dibujan los distintos procesos que intervienen en el funcionamiento del sistema. Podemos comenzar con los procesos más básicos y abstraerlos en diferentes funciones para su ejecución secuencial.

Sobre la base de los procesos más básicos, considere los procesos secundarios o anormales para refinar gradualmente varios procesos, lo que no solo puede profundizar la comprensión del proceso, sino también conectar todos los procesos aparentemente aislados. Después de todo el proceso de dibujo, todos los caminos están establecidos.

Se han encontrado todas las rutas. El siguiente paso es establecer la prioridad para cada ruta, de modo que las rutas con prioridad alta se puedan probar primero, las rutas con prioridad baja se puedan probar nuevamente e incluso algunas de prioridad Baja. Los caminos pueden considerarse ignorados cuando el tiempo es escaso. La selección de prioridad se basa en dos principios: primero, la frecuencia de uso de la ruta, cuanto más frecuentemente se usa, mayor es la prioridad; segundo, la importancia de la ruta, mayor es el impacto de la falla en el sistema; prioridad. Sume las prioridades obtenidas según los dos principios para obtener la prioridad de todo el camino. Según el orden de prioridad, el examen puede ser más específico.

Después de establecer la prioridad para cada ruta, la siguiente tarea es seleccionar datos de prueba y crear casos de prueba para cada ruta. Una ruta puede corresponder a múltiples casos de prueba. Al seleccionar datos de prueba, puede hacer pleno uso de la selección de valores límite y otros métodos, y usar tablas para corresponder a la entrada y salida de varios datos de prueba, completando así el diseño de casos de prueba.

Pregunta 5: ¿Son los mismos principios y diferencias entre el modelado de ecuaciones estructurales y el análisis de trayectoria? El análisis de ruta es parte del modelo de ecuación estructural. Un modelo de ecuación estructural completo consta de dos partes: 1. Modelo de medición, que estudia la relación entre factores e indicadores, generalmente llamado análisis factorial confirmatorio 2. Modelo de relación causal, es decir, ruta; análisis, Se estudia la relación entre factores. Además, el análisis de trayectoria en un sentido estricto se refiere a un modelo causal que trata directamente las variables manifiestas como variables latentes.

Entonces, el modelado de ecuaciones estructurales y el análisis de ruta son en realidad la relación entre conceptos y subconceptos. Los principios estadísticos involucrados son naturalmente los mismos, pero si se trata de un análisis de ruta en un sentido estricto, entonces la variable predeterminada no tiene error de medición y la precisión del cálculo y el control de errores no son tan buenos como los del modelo de ecuación estructural completo.

Pregunta 6: Modelo de análisis de ruta óptimo para el análisis de ruta El análisis de ruta óptima es la función básica más común en el análisis de redes geográficas y también es una función requerida por LBS. La ruta óptima en la red geográfica se refiere a la ruta en la red geográfica que cumple ciertas condiciones de optimización, incluida la distancia más corta o más larga, el tiempo de tránsito más corto, el costo de transporte más bajo, el viaje más seguro y la mayor capacidad.

Pregunta: ¿Cómo hacer análisis de ruta en spss? Amos solía ser un módulo de spss, pero ahora está separado y debe instalarse por separado. Ya se han lanzado los últimos spss21.0 y amos 21.0. Instale SPSS primero, luego instale amos. Al instalar amos, se le recordará que instale la última versión. NET marco. Simplemente instálelo primero.

SPSS AMOS 21.0 es un software que utiliza ecuaciones estructurales para explorar la relación entre variables y realizar fácilmente modelado de ecuaciones estructurales (SEM). La creación rápida de un modelo para probar las interacciones entre variables y sus causas va un paso más allá que la regresión multiplicativa habitual y el análisis factorial exploratorio para la mayoría de los servicios al cliente.

Microsoft. NET Framework es un nuevo modelo de programación de código administrado de Windows. Combina potentes funciones con nuevas tecnologías para crear aplicaciones con experiencias de usuario visualmente impactantes, permite una comunicación fluida a través de las fronteras tecnológicas y admite una variedad de procesos comerciales.

Pregunta 8: ¿Qué software se utiliza para el análisis de la ruta causal? Dos software populares son lisrel y Amos.

Pregunta 9: Cómo analizar las rutas de comportamiento del usuario siempre ha sido el foco de la optimización de un sitio web. Analizar el comportamiento del usuario del sitio web es muy útil para mejorar la tasa de conversión del sitio web. Al menos sabes qué necesitan los usuarios y luego cómo debes satisfacer esos comportamientos. En la actualidad, casi el 90% de los sitios web son principalmente de venta, ya sean productos o servicios. Por supuesto, todavía hay algunos sitios web que piden a los usuarios que participen en algunas encuestas, pero todavía hay pocos sitios web que aborden específicamente estos comportamientos. La siguiente formación SEO analiza principalmente el comportamiento de compra de los usuarios. Entre mis amigos SEO, es posible que el 50% no venda nada, pero creo que el 100% lo comprará. Aquí también estudiamos el comportamiento de los compradores de vivienda. Todos pueden participar por igual y analizarlo desde la perspectiva de los compradores de vivienda. Si está interesado en ciertos productos. Pero no sé el nombre ni siquiera el modelo específico del producto con esta función. Esto es lo que los expertos en marketing consideran "demanda primaria". Utilizan el término económico "demanda" para describir la demanda de una sustancia por parte de los compradores.

Los usuarios en esta etapa han encontrado problemas, pero no saben si existen productos o servicios relevantes que puedan ayudarlos a resolverlos. O no sabes elegir entre muchas soluciones (demanda selectiva, incluso sabes que un determinado producto puede solucionar tu problema y sigues buscando tu marca favorita o modelo que se adapte a ti); Este es el comportamiento del comprador. Comportamiento del usuario con necesidades primarias Un usuario con "necesidades primarias" puede estar tratando de encontrar una manera efectiva de resolver su problema actual antes de estar listo para pasar a las "necesidades opcionales". En aquel momento no era sensible a los productos, pero le gustaba especialmente la información.