您如何在 R 中使用多种治疗方法进行中介分析答案

【问题标题】：How do you perform mediation analysis with multiple treatments in R您如何在 R 中使用多种治疗方法进行中介分析
【发布时间】：2014-11-01 21:51:12
【问题描述】：

我想在 R 中使用中介分析来分析实验数据。但是，实验设计是跨三个变量（两个连续变量，一个分类变量）的全因子设计，我找不到如何在 R 中实施中介的解释R 多次处理。我已经阅读了关于mediation 包的文档，但它们似乎没有提供将X 扩展到单一处理之外的方法。同样，我在MBESS 或lavaan 包中找不到这样做的方法。

我发现了一篇最近的文章，讨论了在中介分析中实施多种治疗所需的统计理论/方法，Hayes 和 Preacher 2014 (http://quantpsy.org/pubs/hayes_preacher_2014.pdf)，但不幸的是，他们只在 Mplus、SPSS 中提供了他们方法的代码实现和 SAS。我需要在接下来的几天内为演示文稿实现这一点，所以我没有时间加快另一个程序的速度，我需要在 R 中实现它。

有谁知道我是否错过了 R 中的实现？或者是否有办法在包之外实现这种方法？

（我意识到我可以通过将每个 3 因子组合视为一个水平，将我的全因子设计转换为单一处理，但这样的分析不会有帮助。）

【问题讨论】：

你看到multimed函数了吗？此外，SOS 包中的“findFn”函数可用于定位包，例如 findFn("mediation") inside-r.org/packages/cran/mediation/docs/multimed。另见 bmem.mi...
谢谢，这些是进一步研究的有用方法，虽然我没有找到我要找的东西。

标签： r regression

【解决方案1】：

经过更详尽的搜索，目前似乎没有可以处理具有多种处理（即预测变量）的中介的 R 包。 R 中可以进行中介的包包括：mediation、MBESS、lavaan、multimed、bmem 和 OpenMx。然而，那些处理多个预测变量（例如，OpenMx）的模型似乎也需要一个编码为 RAM 路径模型的模型。这是编码全路径分析所需的模型类型，并且明显比我希望的简化中介模型编码（例如在mediation）更复杂。

【讨论】：

我只是略读了这篇论文，但从表面上看，这种方法似乎类似于具有纵向数据潜在状态的部分/隐藏马尔可夫建模。有许多马尔科夫模型包。 LMest 包模拟潜在分类数据的马尔可夫模型。
感谢您的指导 - 我最终可能会尝试在 R 中实现该方法，而不是完整的 RAM 模型/SEM 方法。