1. Уважаемые посетители форума ЭСПП!

    Для просмотра сообщений достаточно прокрутить данное сообщение, а для просмотра списка разделов - вызвать "Каталог".

    Для комментариев необходимо предварительно ознакомиться c Правилами Форума и пройти регистрацию!

    Если при входе на форум появляется сообщение об ошибке, попробуйте восстановить или сменить пароль, нажав здесь.

Простой медиационный анализ в R

Тема в разделе 'Виноградов А.Г.', создана пользователем Виноградов А.Г., 12 мар 2016.

  1. Виноградов А.Г.

    Виноградов А.Г. Модератор Команда форума

    Проблема опосредованного влияния одной переменной на другую чрезвычайно важна для психологии и социальных наук. О том, каким образом можно подходить к оценке косвенного влияния, можно почитать для начала в этой статье (ссылка), а потом углубить свои познания, ознакомившись с более подробными источниками (например, Tyler VanderWeele, Explanation in Causal Inference: Methods for Mediation and Interaction. - Oxford University Press. - 2015). Попробовать же медиацию до того, как нырнуть в эту очень интересную область исследований, можно при помощи пакета psych, где есть функция mediate.
    Предположим, что в массиве данных bfi этого пакета мы считаем переменную N3 зависимой (результатом влияния других переменных), N1 - независимой переменной, которая влияет на зависимую как прямо, так и косвенно через переменную N2 (она называется медиатором, опосредующей переменной). Вызов функции и ее результата приведены ниже:

    Код:
    Mediation analysis 
    Call: mediate(y = "N3", x = "N1", m = "N2", data = bfi, use = "pairwise")
     
    The DV (Y) was  N3 . The IV (X) was  N1 . The mediating variable(s) =  N2 .
     
    Total Direct effect(c) of  N1  on  N3  =  0.57   S.E. =  0.02  t direct =  35.41   with probability =  0
    Direct effect (c') of  N1  on  N3  removing  N2  =  0.34   S.E. =  0.02  t direct =  15.65   with probability =  0
    Indirect effect (ab) of  N1  on  N3  through  N2   =  0.23 
    Mean bootstrapped indirect effect =  0.22  with standard error =  0.02  Lower CI =  0.19	Upper CI =  0.26
    Summary of a, b, and ab estimates and ab confidence intervals
    	  a   N3   ab mean.ab ci.ablower ci.abupper
    N2 0.69 0.33 0.23	0.22	   0.19	   0.26
     
    ratio of indirect to total effect=   0.4
    ratio of indirect to direct effect=  0.66
    Как видим, автор пакета Уильям Ревелле включил как традиционную проверку статистической значимости эффектов (формула Собеля), так и основанную на бутстрепе. Опосредованное влияние переменной N1 на N3 через N2 находится в диапазоне от 0.19 до 0.26 (средний эффект 0.22). То есть, при зменении предиктора N1 на один балл зависимая переменная N3 увеличивается на 0.22 вследствие косвенного влияния на нее через N2.

    Безусловно, с содержательной точки зрения провести медаиционный анализ и содержательно обосновать его результаты не так просто, как это выглядит в данном примере, однако мне показалось важным продемонстрировать, что по крайней мере технически это вполне доступно
  2. Завоеванная Н.С.

    Завоеванная Н.С. Администратор Команда форума

    Александр Геннадьевич, здравствуйте!

    А ссылка не работает. Вернее, работает, но предупреждает об опасности:( (если у меня у одной так, то не беспокойтесь):

    1203.jpg
    Виноградов А.Г. нравится это.
  3. Виноградов А.Г.

    Виноградов А.Г. Модератор Команда форума

    и у меня такое было, владельцы сайта неверно настроили сертификат, ничего страшного
    Завоеванная Н.С. нравится это.
  4. Завоеванная Н.С.

    Завоеванная Н.С. Администратор Команда форума

    Поняла, спасибо!
  5. Митина О.В.

    Митина О.В. Участник Команда форума

    Александр Геннадьевич, а где значимости всех эффектов?
    Я еще могу предположить что значимости общего и прямого эффектов вылезли за правый край "with probability.....
    Но вот для косвенного эффекта, я даже следов не нахожу.
  6. Виноградов А.Г.

    Виноградов А.Г. Модератор Команда форума

    Ольга Валентиновна, значимость этого эффекта оценивается при помощи доверительного (надо полагать, 95%-ного) интервала, построенного на основании бутстрепа:
    Lower CI = 0.19 Upper CI = 0.26