Análise de mediação múltipla em R

Gostaria de saber se alguém sabe como executar um modelo de mediação múltipla em R. Sei que o pacote de mediação permite vários modelos de mediação simples, mas quero executar um modelo que avalie vários modelos de mediação simultaneamente.

Estou supondo que posso fazer isso em uma estrutura SEM (análise de caminho), mas estava pensando se alguém novo de um pacote que computasse estatísticas típicas da análise de mediação para vários mediadores (efeitos indiretos, Proporção do efeito total via mediação etc.), e poderia utilizar o bootstrapping. Eu sei que isso é um tiro no escuro, mas pensei em perguntar antes de investir tempo desenvolvendo do zero.

ATUALIZAÇÃO: (11/11/2013)

Desde que fiz essa pergunta há alguns anos, aprendi a usar o maravilhoso pacote R lavaan para fazer mediação múltipla.

aqui está o código de exemplo:

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
'

Observe que a1, a2, b1, b2 e c são rótulos. Em seguida, execute o modelo:

fit <- sem(model, data=dataframe)

E veja a saída:

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

Por fim, gere intervalos de confiança de autoinicialização:

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

Consulte o site da lavaan para obter mais detalhes: http://lavaan.ugent.be/

r regression mediation wmmurrah
fonte

Não tenho certeza se o semPLS ou o plspm permitiria a análise mediação, mas vale a pena verificar.

chl

@wmmurrah vai pegar carona na sua pergunta, é a única vantagem do bootstraping para obter os intervalos de confiança?

Lf_araujo 3/07

@If_araujo Se você estiver em testes de hipóteses, os intervalos de confiança de autoinicialização deverão ser usados em vez dos valores-p, pois estes exigem pressupostos de normalidade que são frequentemente violados. O efeito indireto, que é o produto de dois coeficientes de caminho, tende a ser distorcido, tornando questionáveis as suposições dos valores de p, a menos que sejam grandes. Portanto, mesmo se você não quiser usar os intervalos, eles são superiores aos valores de p.

Wmmurrah

@ If_araujo veja: Veja: Preacher, KJ, & Hayes, AF (2008). Estratégias assintóticas e de reamostragem para avaliar e comparar efeitos indiretos em vários modelos de mediadores. Métodos de pesquisa de comportamento, 40 (3), 879-891.

wmmurrah

Análise de mediação múltipla em R

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