Блог

Я пытаюсь построить многоуровневую модель структурных уравнений в stata, используя пример 42g в руководстве Stata в качестве руководства. Мой код работает, но я немного ошибаюсь в расчете косвенных эффектов и мог бы просто использовать проверку работоспособности у профессионала.

Я тестирую модель модерируемого посредничества, в которой

 Path A = fear <- i.theme   i.condition   i.theme#i.condition   easyseec
Path B = ppt_ave <- fear
Path C' = ppt_ave <- i.theme   i.condition   i.theme#i.condition   easyseec
 

Модель использует вложенные данные — easyseec вложен в subjects , поэтому я добавил случайный перехват и случайный наклон под переменной responseid.

Вывод .gsem примерно совпадает с выводом той же модели, встроенной в R с помощью lmer, так что я чувствую себя хорошо по этому поводу. Но я действительно мог бы использовать eyeball на .nlcom ниже. Это должно рассчитать косвенный эффект для конкретного контраста темы / условия, верно?

     . gsem (ppt_ave <- fear i.theme i.condition i.theme#i.condition easyseec M1[responseid]) (fear <- i.theme i.condition i.theme#i.condition easyseec M2[responseid])

    . nlcom _b[ppt_ave:fear]*(_b[fear:2.theme] _b[fear:2.condition] _b[fear:2.theme#2.condition] _b[fear:easysee])