Die Pfadanalyse erweitert die multiple Korrelations- und Regressionsrechnung der psychologischen Inferenzstatistik, indem Zusammenhänge zwischen mehreren unabhängigen und abhängigen Variablen gleichzeitig berücksichtigt werden. In Theorien bzw. theoretischen Modellen werden in der Regel Zusammenhänge zwischen zwei oder drei Variablen postuliert und es liegen auch Annahmen über Kausalbeziehungen zwischen den Variablen vor. Solche Zusammenhänge können zusammenfassend in einem Pfadmodell grafisch dargestellt werden. Ziel ist dabei zu prüfen, ob und wie gut empirische Zusammenhänge zu einem theoretischen Modell passen, wobei sich direkte und indirekte Effekte unterscheiden lassen. Direkte Effekte sind unvermittelte Zusammenhänge zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variable, während indirekte Effekte Zusammenhänge zwischen zwei Variablen sind, die von einer dritten Variablen mediiert werden.