【发布时间】：2016-12-22 04:14:51
【问题描述】：
我有一个data.frame，df：
> str(df_ss)
'data.frame': 571 obs. of 4 variables:
$ final_grade : num 0.733 0.187 0.502 0.194 0.293 ...
$ time_spent : num -0.2 -0.326 -0.709 -0.168 -0.254 ...
$ gender_female: num 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 ...
$ course_ID : Factor w/ 26 levels "1","2","3","4",..: 14 18 13 21 24 15 3 24 9 13 ...
我想看看time_spent 如何调节gender_female 和final_grade 之间的关系。我正在为course_ID 指定一个随机效果。
我指定使用的模型如下：
med.fit <- lme4::lmer(time_spent ~ gender_female + (1|course_ID), data = df)
out.fit <- lme4::lmer(final_grade ~ time_spent + gender_female + (1|course_ID), data = df_ss)
这些似乎工作正常。
以下示例使用lme4 包in a vignette 为mediation 包，我指定了这个中介模型：
library(mediation)
med.out <- mediate(med.fit, out.fit, treat = "gender_female", mediator = "time_spent", dropobs = T)
这导致了这个错误输出：Error in mediate(med.fit, out.fit, treat = "gender_female", mediator = "time_spent",: mediator model is not yet implemented。
根据this mailing list question（和答案），我检查了：
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inherits(mediatorModel, "merMod")返回TRUE和 -
getCall(mediatorModel)[[1]]返回lme4::lmer
【问题讨论】：
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您可以尝试使用
library(lme4)加载lme4而不是lme4::lmer，然后调用lmer。查看mediate代码表明错误处理检查正在寻找lmer的完全匹配项，即getCall(model.m)[[1]] == "lmer"。 -
如果此建议不起作用，请提供一些示例数据，以便我们重现您的问题。
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成功了。更改为
library(lme4)，然后拨打lmer。谢谢。 -
太棒了。我已经复制了我的评论作为答案，以便我们可以关闭它。