Блог

Я пытаюсь установить доверительные интервалы начальной загрузки для моих точечных оценок косвенных эффектов модели посредничества. Поскольку на самом деле это (первый этап, a-path) модерируемое посредничество, мне нужно фактически проделать это три раза, чтобы найти косвенный эффект, когда мой модератор ( fiscal ниже) находится на среднем (бюджетном) и -1 стандартном отклонении.

Я оценил свою модель двумя способами:

1. Использование mediation пакета.

 summary(model_m <- lm(unaccept_i ~ condition*fiscal, data=d1))
summary(model_y <- lm(redis_i ~ condition*fiscal   unaccept_i, data=d1))

mod_med <- mediation::mediate(model_m, model_y,
                   covariates = list(fiscal = 0),
                   treat="condition",
                   mediator="unaccept_i",
                   boot=T,
                   sims = 5000)
  

2. Использование psych пакета.

 psy_med <- psych::mediate(redis_i ~ condition*fiscal   (unaccept_i),
data=d1, plot=F, n.iter=5000)
  

Я могу либо попытаться получить доступ к косвенным эффектам от любого из двух описанных выше подходов (если это возможно? Неясно) или путем непосредственного вычисления его самостоятельно:

 #conditional effect of X on Y through M: (a1   a3*W)*b
a1 <- mod_med$model.m$coefficients[2]
a3 <- mod_med$model.m$coefficients[4]
b <- mod_med$model.y$coefficients[4]

cond_fx_pap <- tibble(fis_val = c(mean(d1$fiscal)-sd(d1$fiscal), 
                                  mean(d1$fiscal), 
                                  mean(d1$fiscal) sd(d1$fiscal)),
                  cond_ind_fx = (a1   a3*fis_val)*b)
  

Единственная проблема в том, что этот подход не дает мне доверительных интервалов.

Кто-нибудь может выяснить, как имитировать доверительные интервалы начальной загрузки / Монте-Карло, чтобы я мог построить условные косвенные эффекты (a * b) при среднем значении и — 1 SD моего модератора?

Заранее большое спасибо!

PS: Вот фрагмент того, как выглядят данные:

 df <- tibble(
    redis_i = c(1.6666667, -1.3333333, 2.0000000, -0.6666667, 0.0000000, 1.3333333, 3.0000000, 4.3333333, -0.3333333, 3.3333333),
    condition = c(0.5, -0.5, -0.5, -0.5, -0.5, 0.5, -0.5, -0.5, 0.5, 0.5),
    fiscal = c(3, 0, -2, -3, -1, -1, 1, 0, 1, -1),
    unaccept_i = c(3.3333333, 1.2222222, 3.2222222, 2.2222222, -0.2222222, 2.2222222, 4.3333333, 5.0000000, 2.1111111, 1.1111111))