Tôi tự hỏi liệu có ai biết cách chạy một mô hình hòa giải trong R. Tôi biết gói hòa giải cho phép nhiều mô hình hòa giải đơn giản, nhưng tôi muốn chạy một mô hình đánh giá nhiều mô hình hòa giải cùng một lúc.
Tôi giả sử tôi có thể thực hiện việc này trong khung SEM (phân tích đường dẫn), nhưng tự hỏi liệu có ai mới sử dụng gói tính toán thống kê điển hình cho phân tích hòa giải cho nhiều hòa giải viên (hiệu ứng gián tiếp, Tỷ lệ hiệu ứng tổng thể qua Hòa giải, v.v.), và có thể sử dụng bootstrapping. Tôi biết đây là một cú đánh dài, nhưng nghĩ rằng tôi nên hỏi trước khi đầu tư thời gian phát triển từ đầu.
CẬP NHẬT: (11/11/2013)
Kể từ khi hỏi câu hỏi này vài năm trước, tôi đã học cách sử dụng gói Lavaan tuyệt vời để thực hiện nhiều phiên hòa giải.
đây là mã ví dụ:
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
'
Lưu ý rằng a1, a2, b1, b2 và c là nhãn. Sau đó chạy mô hình:
fit <- sem(model, data=dataframe)Và nhìn vào đầu ra:
summary(fit, fit.measures=TRUE, standardize=TRUE, rsquare=TRUE)Cuối cùng, tạo khoảng tin cậy bootstrap:
boot.fit <- parameterEstimates(fit, boot.ci.type="bca.simple")Xem trang web của lavaan để biết thêm chi tiết: http://lavaan.ugent.be/