Me pregunto si alguien conoce una forma de ejecutar un modelo de mediación múltiple en R. Sé que el mediación permite múltiples modelos de mediación simples, pero quiero ejecutar un modelo que evalúe múltiples modelos de mediación simultáneamente.
Supongo que puedo hacerlo en un marco SEM (análisis de trayectorias), pero me preguntaba si alguien conoce un paquete que calcule las estadísticas típicas del análisis de mediación para múltiples mediadores (efectos indirectos, proporción del efecto total a través de la mediación, etc.), y que pueda utilizar el bootstrapping. Sé que es una posibilidad remota, pero pensé que debía preguntar antes de invertir tiempo en el desarrollo desde cero.
ACTUALIZACIÓN: (11/11/2013)
Desde que hice esta pregunta hace un par de años, he aprendido a utilizar el maravilloso paquete R lavaan para hacer mediciones múltiples.
aquí está el código de ejemplo:
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
'Nótese que a1,a2,b1,b2 y c son etiquetas. A continuación, ejecute el modelo:
fit <- sem(model, data=dataframe)Y mira la salida:
summary(fit, fit.measures=TRUE, standardize=TRUE, rsquare=TRUE)Por último, genere intervalos de confianza bootstrap:
boot.fit <- parameterEstimates(fit, boot.ci.type="bca.simple")Consulte el sitio web de lavaan para obtener más detalles: http://lavaan.ugent.be/
0 votos
No estoy seguro de si el semPLS o plspm permitiría el análisis de la mediación, pero vale la pena comprobarlo.
0 votos
@wmmurrah se suma a tu pregunta, ¿la única ventaja del bootstraping es obtener los intervalos de confianza?
1 votos
@If_araujo Si te dedicas a hacer pruebas de hipótesis, hay que usar los intervalos de confianza bootstrap en lugar de los valores p, ya que estos últimos requieren supuestos de normalidad que suelen violarse. Los efectos indirectos, que son el producto de dos coeficientes de trayectoria, tienden a estar sesgados, lo que hace que los supuestos de los valores p sean cuestionables, a menos que sean grandes. Por lo tanto, aunque no se quieran utilizar los intervalos, son superiores a los valores p.
0 votos
@ If_araujo ver: Ver: Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2008). Estrategias asintóticas y de remuestreo para evaluar y comparar efectos indirectos en modelos de mediadores múltiples. Behavior research methods, 40(3), 879-891.
0 votos
@wmmurrah Gracias por este gran post. Soy nuevo en lavaan y en la mediación múltiple en general. En tu ejemplo, ¿hay alguna forma de realizar una comparación estadística de los efectos indirectos? Por ejemplo, ¿tiene el mediador A un efecto estadísticamente mayor que el mediador B?
0 votos
@E.Wade, no estoy seguro de lo que quieres decir con estadísticamente mayor. Pero supongo que se podría crear un modelo que restrinja las dos trayectorias para que sean equivalentes (utilizar
aen lugar de ambosa1ya2) y que las dos trayectorias sean iguales (ben lugar deb1yb2). Entonces se podrían comparar los dos modelos para ver si el modelo que estima diferentes trayectorias a y diferentes trayectorias b.lavaansi usas la misma etiqueta en dos coeficientes estoy bastante seguro de que eso los obliga a ser iguales.