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如何在 R 中创建第一阶段的中介调节模型？我一直在尝试在lavaan写一个这样的模型，

在此处输入图像描述

但我在尝试调整来自 laavan 网页的代码时遇到了问题。

model <- ' # direct effect
             Y ~ c*X
           # mediator
             M ~ a*X
             Y ~ b*M
           # indirect effect (a*b)
             ab := a*b
           # total effect
             total := c + (a*b)
         '
fit <- sem(model)
summary(fit)
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我有完整的代码、示例数据集以及如何在此处执行此操作的 .pdf 演练。

.pdf 中的相关部分：

“第一阶段”适度调解（过程模型 7）

中介模型的路径可能会受到其他变量的调节。Hayes (2015) 将此称为“第一阶段”有调节的中介，因为调节发生在第一条路径上。代码非常相似，只是现在您必须首先在自变量和主持人变量之间创建一个交互变量：

data$ivxmod <- data$iv*data$mod

我将新变量命名为“<code>ivxmod”，但您可以随意命名。请记住在下面的代码中使用相同的变量名。指定模型与基本中介模型非常相似：

model7 <- "med ~ a1*iv + a2*mod + a3*ivxmod
           dv ~ cp*iv + b*med
           imm := a3*b"

您可以看到，现在中介者正在由自变量、调节者以及两者之间的交互作用来预测。第二行与基本调解相同。第三行通过简单地将 a 路径上的交互权重与 b 路径上的回归权重相乘来定义适度调解的指数。拟合和检查模型的代码与以前大致相同：

set.seed(1839)
model7.fit <- sem(model=model7, data=data, se = "boot", bootstrap = 5000)
model7parameters <- parameterEstimates(model7.fit, boot.ci.type="bca.simple")
model7parameters # all parameters
model7parameters[14,c(1,5,9,10)] # just stuff relevant for index of moderated mediation
于 2017-05-30T14:15:48.347 回答