Я заинтересован в поиске процедуры для моделирования данных, которые соответствуют указанной модели посредничества. В соответствии с общей структурой модели линейных структурных уравнений для тестирования моделей посредничества, впервые описанной Barron и Kenny (1986) и описанной в других местах, таких как Judd, Yzerbyt & Muller (2013) , модели посредничества для результата , mediator и предиктор и регулируются следующими тремя уравнениями регрессии:
До сих пор я пытался смоделировать значения и , которые согласуются со значениями различных коэффициентов регрессии, использующих rnorm
in R
, таких как код ниже:
x <- rep(c(-.5, .5), 50)
med <- 4 + .7 * x + rnorm(100, sd = 1)
# Check the relationship between x and med
mod <- lm(med ~ x)
summary(mod)
y <- 2.5 + 0 * x + .4 * med + rnorm(100, sd = 1)
# Check the relationships between x, med, and y
mod <- lm(y ~ x + med)
summary(mod)
# Check the relationship between x and y -- not present
mod <- lm(y ~ x)
summary(mod)
Тем не менее, кажется, что последовательного генерирования и с использованием уравнений 2 и 3 недостаточно, так как я остаюсь без связи между и в уравнении регрессии 1 (которое моделирует простые двумерные отношения между и ) с использованием этого подхода , Это важно, потому что одно определение косвенного (то есть посреднического) эффекта - это , как я описал выше.
Может ли кто-нибудь помочь мне найти процедуру в R для генерации переменных , и которые удовлетворяют ограничениям, которые я устанавливаю, используя уравнения 1, 2 и 3?