Понимание результатов анализа посредничества в R

Я пытаюсь разобраться с пакетом посредничества в R, используя виньетку для пакета.

Я изо всех сил пытаюсь понять вывод mediate()функции.

require("mediation")
require("sandwich")
data("framing")
med.fit <- lm(emo ~ treat + age + educ + gender + income, data = framing)
out.fit <- glm(cong_mesg ~ emo + treat + age + educ + gender + income, 
               data = framing, family = binomial("probit"))
summary(out.fit)
# OR for sending a message to a senator for treated compared to untreated. 
exp(as.numeric(coef(out.fit)[3])) 

# mediation
med.out <- mediate(med.fit, out.fit, treat = "treat", mediator = "emo",
                   robustSE = TRUE, sims = 100)
summary(med.out)
...

                         Estimate 95% CI Lower 95% CI Upper p-value
ACME (control)             0.0802       0.0335       0.1300    0.00
ACME (treated)             0.0808       0.0365       0.1311    0.00
ADE (control)              0.0142      -0.1030       0.1325    0.78
ADE (treated)              0.0147      -0.1137       0.1403    0.78
Total Effect               0.0949      -0.0316       0.2129    0.14
Prop. Mediated (control)   0.7621      -2.0926       4.9490    0.14
Prop. Mediated (treated)   0.7842      -1.9272       4.6916    0.14
ACME (average)             0.0805       0.0350       0.1304    0.00
ADE (average)              0.0145      -0.1087       0.1364    0.78
Prop. Mediated (average)   0.7731      -2.0099       4.8203    0.14
...

Означает ли это, что 8,08% эффекта от лечения опосредовано эмоциональным состоянием среди тех, кого лечат? Или это изменение коэффициентаtreat ?

Если бы кто-то мог объяснить результат, он был бы очень благодарен.

Что значит ACME (treated)0,0808?

0.0808 - это оценочное среднее увеличение зависимой переменной среди группы лечения, которая приходит в результате медиаторов, а не «непосредственно» из лечения.

Зависимая переменная в этом примере - это вероятность отправки сообщения члену конгресса, посредник - это эмоциональный ответ, генерируемый обработкой, а обработка - манипулирование кадрами. Таким образом, это число означает, что из приблизительно 0,0949 ( Total Effect) увеличения этой вероятности из-за кадрирования, приблизительно 0,0805 ( ACME (average)) является результатом эмоциональных изменений, вызванных кадрированием, и оставшимися 0,0145 (ADE (average) ) - самим кадрированием.

Короче Total Effect= ACME (average)+ADE (average)

Тем не менее, нет никаких причин, по которым средний медиаторный эффект (ACME) одинаков для людей в группе лечения и людей в контрольной группе, поэтому оцениваются два эффекта медиации: ACME (control)и ACME (treated), что составляет 0,0808. Среднее значение этих средних лечебных эффектов - это ACME (average)(это немного сбивает с толку, я признаю). Аналогичный аргумент справедлив для прямых эффектов.

Предположение, что существует только один посреднический эффект и один прямой эффект в этой группе, называется «отсутствие вмешательства» у авторов пакета.

При интерпретации результатов полезно учитывать определения, содержащиеся в сопроводительных документах, и немного отодвинуть ваше обычное понимание таблиц регрессии.

И последнее: доля причинного эффекта фрейминга, опосредованного эмоциональным откликом, а не прямым, обычно рассчитывается как что-то вроде ACME (average)/ Total Effect, но здесь это не совсем. Некоторое обсуждение того, как вычислить эту величину для моделей, в которых зависимая переменная является дискретной, как здесь, приведено в Приложении G Imai et al. 2010 .