Множественный анализ медиации в R

Мне интересно, знает ли кто-нибудь способ запуска модели множественного посредничества в R. Я знаю, что пакет посредничества допускает несколько простых моделей посредничества, но я хочу запустить одну модель, которая оценивает несколько моделей посредничества одновременно.

Я предполагаю, что могу сделать это в рамках SEM (анализ пути), но мне было интересно, есть ли кто-нибудь новый из пакета, который вычислял статистику, типичную для анализа медиации для нескольких медиаторов (косвенные эффекты, Пропорция общего эффекта через медиацию и т. Д.), и может использовать начальную загрузку. Я знаю, что это длинный путь, но подумал, что мне следует спросить, прежде чем тратить время на разработку с нуля.

ОБНОВЛЕНИЕ: (11/11/2013)

С тех пор, как пару лет назад я задавал этот вопрос, я научился использовать замечательный R-пакет lavaan для многократного посредничества.

Вот пример кода:

model <- '
# outcome model 
outcomeVar ~ c*xVar + b1*medVar1 + b2*medVar2

# mediator models
medVar1 ~ a1*xVar 
medVar2 ~ a2*xVar

# indirect effects (IDE)
medVar1IDE  := a1*b1
medVar2IDE  := a2*b2
sumIDE := (a1*b1) + (a2*b2)

# total effect
total := c + (a1*b1) + (a2*b2)
medVar1 ~~ medVar2 # model correlation between mediators
'

Обратите внимание, что a1, a2, b1, b2 и c являются метками. Затем запустите модель:

fit <- sem(model, data=dataframe)

И посмотрите на вывод:

summary(fit, fit.measures=TRUE, standardize=TRUE, rsquare=TRUE)

Наконец, сгенерируйте доверительные интервалы начальной загрузки:

boot.fit <- parameterEstimates(fit, boot.ci.type="bca.simple")

См. Веб-сайт Lavaan для более подробной информации: http://lavaan.ugent.be/

r regression mediation

— wmmurrah
источник

Не уверен, что semPLS или plspm разрешат посреднический анализ, но это стоит проверить.

— chl

@wmmurrah ответит на ваш вопрос, является ли единственным преимуществом начальной загрузки для получения доверительных интервалов?

— lf_araujo

@If_araujo Если вы занимаетесь проверкой гипотез, вместо значений p следует использовать доверительные интервалы начальной загрузки, поскольку последние требуют допущений нормальности, которые часто нарушаются. Косвенный эффект, являющийся произведением двух коэффициентов пути, как правило, искажается, что делает предположения о значениях р сомнительными, если только они не велики. Таким образом, даже если вы не хотите использовать интервалы, они превосходят p-значения.

— wmmurrah

@ If_araujo см .: См .: Проповедник, KJ & Hayes, AF (2008). Асимптотические стратегии и стратегии повторной выборки для оценки и сравнения косвенных эффектов в моделях с несколькими медиаторами. Методы исследования поведения, 40 (3), 879-891.

— wmmurrah

Пакет lavaan является пакетом R для SEM. Вы можете использовать его для проверки гипотезы о множественном посредничестве, и есть Boostrap.

— user34609
источник

Я недавно стал большим поклонником лавы. Смотрите мое обновление на вопрос выше. Я действительно надеюсь, что развитие лавы продолжается!

— wmmurrah