Analisi di mediazione multipla in R

Mi chiedo se qualcuno conosce un modo per eseguire un modello di mediazione multipla in R. So che il pacchetto di mediazione consente più modelli di mediazione semplici, ma voglio eseguire un modello che valuti contemporaneamente più modelli di mediazione.

Suppongo di poterlo fare in un quadro SEM (analisi del percorso), ma mi chiedevo se qualcuno di nuovo di un pacchetto calcolasse le statistiche tipiche dell'analisi della mediazione per più mediatori (effetti indiretti, proporzione dell'effetto totale tramite mediazione, ecc.), e potrebbe utilizzare il bootstrap. So che questo è un colpo da lungo tempo, ma ho pensato che avrei dovuto chiedere prima di investire tempo a svilupparsi da zero.

AGGIORNAMENTO: (11/11/2013)

Da quando ho posto questa domanda un paio di anni fa, ho imparato a usare il meraviglioso pacchetto R lavaan per fare mediazioni multiple.

ecco un esempio di codice:

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
'

Si noti che a1, a2, b1, b2 e c sono etichette. Quindi eseguire il modello:

fit <- sem(model, data=dataframe)

E guarda l'output:

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

Infine, genera intervalli di confidenza bootstrap:

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

Vedere il sito web di lavaan per maggiori dettagli: http://lavaan.ugent.be/

r regression mediation

— wmmurrah
fonte

Non sono sicuro se semPLS o plspm consentirebbero l'analisi mediazionale, ma vale la pena verificarlo.

— chl

@wmmurrah risponderà alla tua domanda, è l'unico vantaggio del bootstraping per ottenere gli intervalli di confidenza?

— lf_araujo,

@If_araujo Se ti piacciono i test di ipotesi, gli intervalli di confidenza bootstrap dovrebbero essere usati al posto dei valori p in quanto questi ultimi richiedono ipotesi di normalità che sono spesso violate. L'effetto indiretto, che è il prodotto di due coefficienti di percorso, tende ad essere distorto, rendendo discutibili le ipotesi di valori p, a meno che non siano grandi. Pertanto, anche se non si desidera utilizzare gli intervalli, questi sono superiori ai valori p.

— wmmurrah,

@ If_araujo vedi: vedi: Predicatore, KJ e Hayes, AF (2008). Strategie asintotiche e di ricampionamento per la valutazione e il confronto di effetti indiretti in più modelli di mediatore. Metodi di ricerca comportamentale, 40 (3), 879-891.

— wmmurrah,

Il pacchetto lavaan è un pacchetto R per SEM. Puoi usarlo per verificare l'ipotesi di mediazione multipla e c'è un boostrap.

— user34609
fonte

Di recente sono diventato un grande fan di lavaan. Vedi il mio aggiornamento alla domanda sopra. Spero davvero che lo sviluppo di lavaan continui!

— wmmurrah,