Причинная медиация с использованием библиотеки "медиация" - PullRequest
Новая
       22

Причинная медиация с использованием библиотеки "медиация"

0 голосов
/ 23 марта 2020

Я новичок в этом, поэтому, пожалуйста, извините мою неумелость. Я пытаюсь сделать причинное посредничество, используя библиотеку «посредничество». У меня два вопроса.

  1. Я знаю, что результаты должны быть пропорциональными, но я получаю целые числа, поэтому не уверен, как это может произойти, что это значит или что с этим делать.

  2. Все выходы отрицательные. Из предыдущих вопросов я вижу, что если один результат отрицательный, это помогает объяснить, что происходит. Но если оба отрицательны?

Спасибо за вашу помощь.

Ниже приведен код и выходные данные. 

> set.seed(123)
> med.fit<-lm(FCItotal ~ Group + AgeYearsChecked + Sex, data = gtrF)
> out.fit <-lm(HHSTotal ~ FCItotal + Group + AgeYearsChecked + Sex, data = gtrF)
> med.FCI<-mediate(med.fit, out.fit, treat="Group", mediator="FCItotal", robustSE=TRUE, sims=1000)
> summary(med.FCI)

Causal Mediation Analysis 

Quasi-Bayesian Confidence Intervals

               Estimate 95% CI Lower 95% CI Upper p-value    
ACME            -3.7338      -9.5643         1.08    0.12    
ADE             -9.7899     -16.1793        -3.29  <2e-16 ***
Total Effect   -13.5236     -19.3789        -7.75  <2e-16 ***
Prop. Mediated   0.2659      -0.0818         0.68    0.12    
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Sample Size Used: 65 


Simulations: 1000

1 Ответ

0 голосов
/ 31 марта 2020

О, дорогой, я немного смущен. Я вижу, что моя единственная проблема - неверное прочтение таблицы данных. Опосредованная опора - это число, за которым я иду, а не целые числа.

...