Pfadmodell

Pfadmodell bezeichnet eine grafische und mathematische Methode zur Darstellung und Prüfung von kausalen Beziehungen zwischen Variablen. Es dient der Hypothesenprüfung in den Sozial-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften, indem theoretische Annahmen über direkte und indirekte Effekte in einer kompakt visualisierten Struktur festgehalten werden.

In einem Pfadmodell werden Variablen als Knoten dargestellt, und gerichtete Pfeile zeigen die vermuteten kausalen Einflüsse. Unterscheiden lassen sich exogene Variablen, deren Werte außerhalb des Modells festgelegt sind, und endogene Variablen, die innerhalb des Modells durch andere Variablen beeinflusst werden. Direkte Effekte gehen von einer Ursache direkt auf eine Wirkung, indirekte Effekte ergeben sich über Zwischenvariablen. Koeffizienten der Pfade schätzen die Stärke und Richtung dieser Einflüsse. Modelle können nur beobachtete Variablen verwenden oder auch latente Variablen integrieren, wobei letztere durch Messmodelle erfasst werden.

Methodisch umfasst das Vorgehen beim Pfadmodell die Spezifikation des Modells, die Schätzung der Parameter und die Beurteilung der Anpassung des Modells an die Daten. Übliche Schätzmethoden sind Maximum-Likelihood, Kleinste-Quadrat-Schätzung oder Generalisierte Kleinste-Quadrat-Verfahren. Die Modellgüte wird mit Kennwerten wie Chi-Quadrat, Comparative Fit Index (CFI), Tucker-Lewis Index (TLI), RMSEA oder SRMR bewertet.

Historisch geht Pfadmodell auf die Pfadanalyse von Sewall Wright zurück und ist eng mit der Strukturgleichungsmodellierung (SEM) verbunden. Typische Anwendungen finden sich in Psychologie, Soziologie, Ökonomie, Bildungsforschung sowie Epidemiologie. Grenzen umfassen Identifikation, Kausalitätssicherheit, Messfehler und potenzielle Modellmissspezifikation, insbesondere bei querschnittlichen Daten. Beispielhaft lassen sich indirekte Effekte etwa von sozioökonomischem Status auf Einkommen über Bildung modellieren.