Es correcto usar "efecto indirecto" y "mediación" de manera intercambiable en todas las situaciones? Me refiero a que si sabemos que Una de las influencias B y B influencias C. Podemos concluir que el efecto es mediado por el B, sin la realización de una mediación de la prueba?
Respuestas
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GenericTypeTea
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No, la "mediación" y "efecto indirecto" no son sinónimos. Por ejemplo, al analizar las causales complejos sistemas en los que cualquier variable en el sistema en tiempo de $t$ contribuye causalmente a cada variable en el sistema en los tiempos de $>t$, el término "mediador" es carente de sentido, mientras que los efectos indirectos pueden existir o no, debido tanto a la estructura cualitativa del sistema, y debido a la magnitud cuantitativa de la causal directa de los efectos dentro de esa estructura (ver, por ejemplo, Levins, R. (1974). El análisis cualitativo de parte de los sistemas especificados. Anales de la New York Academy of Sciences, 231:123-138.)
gung la respuesta supone un terminal modelo causal, donde el análisis de los intentos de explicar o predecir un final causal resultado, por lo general en un conjunto limitado de variables. Por el contrario complejos modelos causales intento de explicar el comportamiento del sistema.
Sean Hanley
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Parece ser que hay dos aspectos distintos a esta pregunta:
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Son los términos "efecto indirecto" y "mediación" sinónimo?
Yo diría que en gran parte sí (edit: suponiendo--cf. @Alexis respuesta-que se están refiriendo a un terminal modelo causal). Tenga en cuenta que usted puede tener plena o parcial de la mediación. Esto es, el efecto de a sobre C puede fluir sólo a través de B, o en parte a través de B, pero también en parte directamente. Es menos claro para mí cómo uno podría usar "efecto indirecto" en el último caso. A mi oído suena más como el pleno de la mediación.
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Si sabemos a priori que a causa B y B causa C, ¿necesitamos una mediación de la prueba?
No. Si usted sabe que este es el caso de la a-priori, entonces la prueba es tonto y redundante. Esto tiene que ver con la naturaleza de la estadística de prueba; no hay nada especial acerca de la mediación aquí: también podemos decir que no hay necesidad de hacer una $t$-prueba (por ejemplo), para determinar si la media de una variable se diferencia por la agrupación después de haber hecho una mediana de split.
