增城百度做网站多少钱,宁波建设网上银行,建设工程质量管理条例网站,网站半年没更新怎么做SEO中介分析#xff0c;也称为介导分析#xff0c;是统计学中的一种方法#xff0c;它用于评估一个或多个中介变量#xff08;也称为中间变量#xff09;在自变量和因变量之间关系中所起的作用。换句话说#xff0c;中介分析用于探索自变量如何通过中介变量影响因变量的机制…中介分析也称为介导分析是统计学中的一种方法它用于评估一个或多个中介变量也称为中间变量在自变量和因变量之间关系中所起的作用。换句话说中介分析用于探索自变量如何通过中介变量影响因变量的机制。
虽然中介效应的存在可能意味着某种因果关系机制但它并不能直接证明因果关系。因此在解释中介分析结果时需要考虑其他可能的解释和变量之间的关系。
#Mediatoion analysis
#install.packages(mediation)
help(packagemediation)
library(mediation)
data(jobs)
#线性结果和中介模型
b - lm(job_seek ~ treat econ_hard sex age, datajobs)#这个模型用treat治疗或干预变量、econ_hard经济困难、sex性别和age年龄来预测job_seek求职。
c - lm(depress2 ~ treat job_seek econ_hard sex age, datajobs)#这个模型用相同的变量treat、econ_hard、sex和age以及job_seek现在作为中介变量来预测depress2抑郁程度。
# Estimation via quasi-Bayesian approximation
contcont - mediate(b, c, sims50, treattreat, mediatorjob_seek)#这个模型用相同的变量treat、econ_hard、sex和age以及job_seek现在作为中介变量来预测depress2抑郁程度。
summary(contcont)#查看中介分析的结果摘要。这个摘要通常包括中介效应的估计值、标准误、置信区间以及直接效应和间接效应通过中介变量的效应的估计。
plot(contcont)#绘制中介分析的结果图
#ACME (Average Causal Mediation Effect): 这是中介变量在这里是job_seek的平均因果中介效应表示处理变量treat通过中介变量对结果变量depress2的间接影响。
#ADE (Average Direct Effect): 这是处理变量对结果变量的直接效应即在控制中介变量后的效应。
#Total Effect: 这是处理变量对结果变量的总效应即直接效应和间接效应之和。 这个因果中介分析的结果提供了关于中介变量效应的一些重要估计和置信区间。以下是对结果的解读
ACME (Average Causal Mediation Effect): 估计值Estimate为 -0.0167这意味着中介变量可能是求职行为job_seek平均而言在处理变量treat和结果变量抑郁程度depress2之间产生了负的间接效应。换句话说处理通过中介变量减少了抑郁程度但这一效应相对较小。
95%置信区间95% CI Lower 和 95% CI Upper为 [-0.0360, 0.00]这意味着我们不能排除ACME为零的可能性因为零包含在这个区间内。
p-值为0.20说明ACME的估计值在统计上并不显著即我们不能有充足的证据认为中介变量产生了显著的间接效应。
ADE (Average Direct Effect): 估计值为 -0.0424表示处理变量对结果变量的直接效应即控制中介变量后的效应是负的但同样相对较小。
95%置信区间为 [-0.1042, 0.03]这个区间包括零因此直接效应在统计上并不显著。
p-值为0.40进一步支持了直接效应不显著的观点。
Total Effect: 估计值为 -0.0591表示处理变量对结果变量的总效应是负的。
95%置信区间为 [-0.1294, 0.02]这个区间也包括零因此总效应在统计上并不显著。
p-值为0.20与ACME的p-值相同进一步表明我们没有足够的证据认为总效应是显著的。
Prop. Mediated (Proportion Mediated): 这是中介效应占总效应的比例。估计值为 0.2152意味着中介变量解释了约21.52%的总效应。但由于置信区间为 [-0.7867, 1.86]这个比例非常不确定且包括负数因此我们不能得出关于中介效应比例的具体结论。
p-值为0.24表明这个比例在统计上并不显著。
Sample Size Used: 分析使用的样本大小为899这是一个相对较大的样本通常可以提供较为稳定的估计但在这里由于效应本身可能较小或不存在因此即使样本量相对较大我们仍然不能得出显著的结论。
Simulations: 分析过程中使用了50次模拟来估计标准误和置信区间。模拟次数是一个相对较小的数字但根据具体情境和计算资源这可能是一个合理的选择。增加模拟次数可能会提供更准确的估计但也会增加计算时间。
综上所述这个因果中介分析的结果并没有提供足够的证据来支持中介变量job_seek在处理变量treat和结果变量depress2之间产生了显著的间接效应。同时直接效应和总效应也都不显著。因此我们不能基于这些结果得出关于中介效应存在或重要性的明确结论。
