Làm thế nào để bạn thực hiện phân tích dàn xếp với nhiều phương pháp điều trị trong R

Question

Tôi muốn phân tích dữ liệu từ thử nghiệm bằng cách sử dụng phân tích hòa giải trong R. Tuy nhiên, thiết kế thử nghiệm là thiết kế đầy đủ trên ba biến (hai liên tục, một phân loại) và Tôi không thể tìm thấy giải thích về cách thực hiện hòa giải trong R với nhiều phương pháp điều trị. Tôi đã đọc tài liệu về gói mediation nhưng chúng dường như không cung cấp cách mở rộng X ngoài một điều trị duy nhất. Tương tự, tôi không thể tìm cách làm điều đó trong các gói MBESS hoặc lavaan.

Tôi tìm thấy một bài báo gần đây thảo luận về lý thuyết/phương pháp thống kê cần thiết để thực hiện nhiều phương pháp điều trị trong phân tích hòa giải, Hayes và Preacher 2014 (http://quantpsy.org/pubs/hayes_preacher_2014.pdf), nhưng, thật không may, chúng chỉ cung cấp mã triển khai phương pháp của chúng trong Mplus, SPSS và SAS. Tôi cần phải thực hiện điều này trong vài ngày tới cho một bài thuyết trình vì vậy tôi không có thời gian để bắt kịp tốc độ trên một chương trình khác để làm điều đó, tôi cần phải thực hiện nó trong R.

Có ai biết nếu có một thực hiện trong R mà tôi đã bỏ lỡ? Hoặc nếu có cách nào để thực hiện phương pháp này bên ngoài gói?

(Tôi nhận ra tôi có thể chuyển đổi đầy đủ thiết kế thừa của tôi vào điều trị duy nhất bằng cách xử lý mỗi sự kết hợp 3 yếu tố như mức độ mà một phân tích như vậy sẽ không thể hữu ích.)

Answer 1

Sau khi tìm kiếm đầy đủ hơn, có vẻ như hiện tại không có gói R có thể xử lý hòa giải với nhiều phương pháp điều trị (ví dụ: dự đoán). Các gói trong R có thể thực hiện hòa giải bao gồm: mediation, MBESS, lavaan, multimed, bmem và OpenMx. Tuy nhiên, có vẻ như những người xử lý nhiều dự đoán (ví dụ: OpenMx) cũng yêu cầu mô hình được mã hóa làm mô hình đường dẫn RAM. Đây là loại mô hình cần thiết để mã phân tích đường dẫn đầy đủ và đáng chú ý là phức tạp hơn mã hóa mô hình dàn xếp đơn giản hóa (ví dụ: mediation) mà tôi đã hy vọng.