使用 as.factor() 自变量的中介分析

Question

我正在尝试进行中介分析，但我的 IV 中有一个因素。这似乎导致了一些问题。这是一个例子：

data(iris)
library(mediation)
ols.0 <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length + as.factor(Species), data = iris)

ols.med <- lm(Sepal.Width ~ Petal.Length + as.factor(Species), data = iris)

ols.y <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length + Sepal.Width + as.factor(Species), data = iris)

results1 <- mediate(ols.med, ols.y, treat="Petal.Length", mediator="Sepal.Width", boot=TRUE, sims=500)

所以我可以很好地运行 lm() 命令，但是当我运行 mediate() 命令时，我收到以下错误消息：

Running nonparametric bootstrap

Error in is.factor(x) : object 'Species' not found

有没有办法在运行 mediate() 命令时处理因子变量，或者是否有我应该考虑的替代包/方法？

Answer 1

最好在外部创建as.factor，因为这可能会更改call 属性名称。如果我们想在formula 中使用as.factor，请将其包装在I 中或在属性中进行更改

iris$Species <- as.factor(iris$Species)
ols.0 <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length + Species, data = iris)

ols.med <- lm(Sepal.Width ~ Petal.Length + Species, data = iris)

 ols.y <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Length + Sepal.Width + Species, data = iris)

results1 <- mediate(ols.med, ols.y, treat="Petal.Length", 
       mediator="Sepal.Width", boot=TRUE, sims=500)



str(results1)
List of 56
 $ d0           : num 0.129
 $ d1           : num 0.129
 $ d0.ci        : Named num [1:2] 0.0642 0.21
  ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "2.5%" "97.5%"
 $ d1.ci        : Named num [1:2] 0.0642 0.21
  ..- attr(*, "names")= chr [1:2] "2.5%" "97.5%"
 $ d0.p         : num 0
 $ d1.p         : num 0
 $ d0.sims      : num [1:500, 1] 0.111 0.137 0.197 0.116 0.215 ...
 $ d1.sims      : num [1:500, 1] 0.111 0.137 0.197 0.116 0.215 ...
 $ z0           : num 0.776
 $ z1           : num 0.776
 $ z0.ci        : Named num [1:2] 0.636 0.907
# ..