R에서 다중 중개 모델을 실행하는 방법을 아는 사람이 있는지 궁금합니다. 중개 패키지가 다중 단순 중개 모델을 허용 한다는 것을 알고 있지만 여러 중개 모델을 동시에 평가하는 하나의 모델을 실행하려고합니다.
SEM 프레임 워크 (경로 분석) 에서이 작업을 수행 할 수 있다고 가정하지만 여러 중재자에 대한 중재 분석 (간접 효과, 중재를 통한 총 효과의 비율 등)에 대한 일반적인 통계를 계산하는 패키지의 새로운 사용자가 있는지 궁금합니다. 부트 스트랩을 활용할 수 있습니다. 나는 이것이 긴 샷이라는 것을 알고 있지만 처음부터 개발에 시간을 투자하기 전에 물어봐야한다고 생각했습니다.
업데이트 : (2013 년 11 월 11 일)
몇 년 전에이 질문을 한 이후로, 나는 훌륭한 R 패키지 용암을 사용하여 다중 중재를하는 법을 배웠습니다.
다음은 예제 코드입니다.
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
'a1, a2, b1, b2 및 c는 레이블입니다. 그런 다음 모델을 실행하십시오.
fit <- sem(model, data=dataframe)그리고 출력을보십시오 :
summary(fit, fit.measures=TRUE, standardize=TRUE, rsquare=TRUE)마지막으로 부트 스트랩 신뢰 구간을 생성하십시오.
boot.fit <- parameterEstimates(fit, boot.ci.type="bca.simple")자세한 내용은 lavaan 웹 사이트를 참조하십시오 : http://lavaan.ugent.be/
semPLS 또는 plspm 이 중개 분석을 허용 하는지 확실하지 않지만 확인할 가치가 있습니다.
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chl
@wmmurrah는 귀하의 질문에 피기 백합니다. 신뢰 구간을 얻는 부트 스트랩의 유일한 장점은 무엇입니까?
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lf_araujo
@If_araujo 가설 검정의 경우 p- 값 대신 부트 스트랩 신뢰 구간을 사용해야합니다. 후자는 종종 위반되는 정규성 가정이 필요하기 때문입니다. 두 개의 경로 계수의 곱인 간접 효과는 왜곡되지 않는 경향이 있으며, p- 값의 가정이 크지 않은 경우 의심의 여지가 있습니다. 따라서 구간을 사용하지 않으려는 경우 p- 값보다 우수합니다.
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wmmurrah
@ If_araujo 참조 : 참조 : Preacher, KJ, & Hayes, AF (2008). 여러 매개체 모델에서 간접 효과를 평가하고 비교하기위한 점근선 및 리샘플링 전략 행동 연구 방법, 40 (3), 879-891.
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wmmurrah