Explorando el Análisis de Ruta: Comprendiendo las Relaciones Causales en Modelos Estadísticos

Definiciones Clave

• Análisis de ruta: Evalúa relaciones de causalidad hacia la variable principal, pero supone que las variables se relacionan entre sí. Es una técnica que permite resolver un modelo específico (modelo de ruta).
• Modelo de ruta: Representación de los efectos que pueden ser directos o indirectos hacia la variable principal.
• Diseño de ruta: Es el diseño que le permite o se corresponde con el modelo de ruta.
• Modelo: Es una representación de la realidad. Permite enlazar directamente con los datos. Se enlaza con la realidad para dar datos.

El análisis de ruta es un modelo matemático.

• Técnica de ruta: El modelo plantea las hipótesis específicas.

El análisis de ruta es una combinación entre análisis estructural de covarianza y análisis de regresión lineal. Se hacen tantas regresiones lineales como variables tengamos influidas por cabeza de flechas.

Supuestos del Análisis de Ruta

1. Todos los supuestos de la regresión lineal antes vistos:
   • a) Relación bivariada ente X y Y. Distribución normal.
   • b) Homocedasticidad, los errores de estimación son iguales para cualquier punto de X.
   • c) No hay errores de especificación.
   • d) No debe haber errores de medida.
   • e) Linealidad. Altas correlaciones entre las variables.

ERRORES:

• a) Los errores son aleatorios.
• b) Se cancelan entre sí.
• c) Distribución de manera normal.
• d) No hay correlaciones entre los errores, son independientes.

2. Se supone que el modelo de ruta es un modelo cerrado, la variable que se va a predecir debe ser totalmente explicada por las variables del modelo.

Si esto no ocurre, se dice que tal variable no está explicada por la variable sino por el error.

3. El sistema debe ser recursivo. Las relaciones planteadas son unidireccionales. Una sola cabeza por flecha.
   • a) Totalmente recursivo: todas las variables van explicando a la última variable.
   • b) Parcialmente recursivo: el sexo no está explicado a locus. Todos deben estar en línea.
4. La n debe ser grande, mucho más de 100.

Componentes del Modelo de Ruta

1. Variable:
   • Endógenas: Es aquella que es explicada por el modelo. Son las variables que reciben cabeza de flecha. Contienen error.
   • Exógenas: Las que no son explicadas por el modelo. No reciben cabeza de flecha. No contienen error.
2. Rutas: Unidireccionales, se dibuja llevando todo hacia la derecha, hacia la variable. Dice la relación de las variables.

El error se calcula 1-R² y ese será mi error.

Si el beta no da significativo, se borra la raya.

Interpretación de Efectos

• Efecto directo: Van directo hacia la variable.

Ejemplo: Beta= 0.36. Análisis: positivo, moderado bajo, significativo de sexo hostil (primera variable de donde parte la flecha) a atribución a la víctima (última variable que lleva cabeza de flecha), es decir, a mayor sexismo hostil, mayor atribución.

• Efecto indirecto: Efecto hacia una variable que pasa por otra y luego hacia la variable de interés.

Ejemplo de análisis: Es un efecto indirecto bajo y positivo entre la primera variable de la ruta y la última variable de la ruta.

• Efecto total: De una variable sobre otra es la suma del efecto directo más el efecto indirecto.

Ejemplo de análisis: El efecto total de la primera variable a la última variable es (bajo, medio o alto, coloco el dato) y positivo.

• Interpretación de la ruta: De rol masculinidad hasta atribución de culpa.

Ejemplo: Mayor masculinidad y mayor sexismo hostil conlleva a mayor atribución de culpa.

Se hace mención de todas las variables que van de rol a atribución.