আর-তে মধ্যস্থতা বিশ্লেষণ থেকে আউটপুট বোঝা যাচ্ছে


12

আমি প্যাকেজটির জন্য ভিগনেট ব্যবহার করে আর-তে মধ্যস্থতা প্যাকেজটি পেতে চেষ্টা করব।

আমি mediate()ফাংশনটির আউটপুট বুঝতে সংগ্রাম করছি ।

require("mediation")
require("sandwich")
data("framing")
med.fit <- lm(emo ~ treat + age + educ + gender + income, data = framing)
out.fit <- glm(cong_mesg ~ emo + treat + age + educ + gender + income, 
               data = framing, family = binomial("probit"))
summary(out.fit)
# OR for sending a message to a senator for treated compared to untreated. 
exp(as.numeric(coef(out.fit)[3])) 

# mediation
med.out <- mediate(med.fit, out.fit, treat = "treat", mediator = "emo",
                   robustSE = TRUE, sims = 100)
summary(med.out)
...

                         Estimate 95% CI Lower 95% CI Upper p-value
ACME (control)             0.0802       0.0335       0.1300    0.00
ACME (treated)             0.0808       0.0365       0.1311    0.00
ADE (control)              0.0142      -0.1030       0.1325    0.78
ADE (treated)              0.0147      -0.1137       0.1403    0.78
Total Effect               0.0949      -0.0316       0.2129    0.14
Prop. Mediated (control)   0.7621      -2.0926       4.9490    0.14
Prop. Mediated (treated)   0.7842      -1.9272       4.6916    0.14
ACME (average)             0.0805       0.0350       0.1304    0.00
ADE (average)              0.0145      -0.1087       0.1364    0.78
Prop. Mediated (average)   0.7731      -2.0099       4.8203    0.14
...

এর অর্থ কি চিকিত্সা প্রভাবের 8.08% চিকিত্সা করা হয় তাদের মধ্যে সংবেদনশীল অবস্থার মাধ্যমে মধ্যস্থতা হয়? নাকি এটির সহগের পরিবর্তন treat?

যদি কেউ আউটপুট ব্যাখ্যা করতে পারে তবে এটির অনেক প্রশংসা হবে।

উত্তর:


18

এর অর্থ কী ACME (treated)0.0808?

0.0808 হ'ল চিকিত্সা গোষ্ঠীর মধ্যে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের আনুমানিক গড় বৃদ্ধি যা চিকিত্সা থেকে 'সরাসরি' না হয়ে মধ্যস্থতাকারীদের ফলাফল হিসাবে উপস্থিত হয়

এই উদাহরণে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হ'ল একটি কংগ্রেসের সদস্যকে বার্তা প্রেরণের সম্ভাবনা, মধ্যস্থতাকারী হ'ল চিকিত্সা দ্বারা সৃষ্ট সংবেদনশীল প্রতিক্রিয়া এবং চিকিত্সাটি ফ্রেমিং ম্যানিপুলেশন। তাই এই সংখ্যা তার মানে এর আনুমানিক 0.0949 ( Total Effect) এই সম্ভাবনা মধ্যে কাঠামোবদ্ধ কারণে বৃদ্ধি আনুমানিক 0.0805 ( ACME (average)) কাঠামোবদ্ধ দ্বারা উত্পন্ন মানসিক পরিবর্তন এবং অবশিষ্ট 0.0145 (ফলে হয় ADE (average)) নিজেই কাঠামোবদ্ধ থেকে।

সংক্ষেপে Total Effect= ACME (average)+ADE (average)

যাইহোক, কোনও কারণ নেই যে চিকিত্সা গোষ্ঠী এবং নিয়ন্ত্রণে থাকা ব্যক্তিদের জন্য গড় মধ্যস্থতা প্রভাব (এসিএমই) সমান, সুতরাং দুটি মধ্যস্থতার প্রভাব অনুমান করা হয়: ACME (control)এবং ACME (treated), এটি আপনার 0.0808। এই গড় চিকিত্সার প্রভাবগুলির গড়টি ACME (average)(যা কিছুটা বিভ্রান্তিকর, আমি স্বীকার করি)। অনুরূপ যুক্তি সরাসরি প্রভাবের জন্য ধারণ করে।

এই জনসংখ্যায় কেবলমাত্র একটি মধ্যস্থতা প্রভাব এবং একটি প্রত্যক্ষ প্রভাব রয়েছে এই ধারণাটি প্যাকেজটির লেখকদের 'হস্তক্ষেপ নয়' বলা হয়।

সহকারী কাগজপত্রগুলির সংজ্ঞাগুলি মনে রাখার জন্য আউটপুটটি ব্যাখ্যা করার সময় এবং রিগ্রেশন টেবিলগুলির আপনার সাধারণ বোধগম্যতাটিকে কিছুটা ব্যাকগ্রাউন্ডে ঠেলে দেওয়ার ক্ষেত্রে এটি সহায়ক।

একটি শেষ জিনিস: ফ্রেমিংয়ের কার্যকারণের প্রভাবের অনুপাত যা প্রত্যক্ষের চেয়ে সংবেদনশীল প্রতিক্রিয়া দ্বারা মধ্যস্থত হয় সাধারণত সাধারণত ACME (average)/ এর মতো কিছু হিসাবে গণনা করা হত Total Effect, তবে এখানে এটি (বেশ) নয়। মডেলগুলির জন্য এই পরিমাণটি কীভাবে গণনা করা যায় সে সম্পর্কে কিছু আলোচনা যেখানে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলটি পৃথক, যেমনটি এখানে রয়েছে, ইমাই এট আল- এর পরিশিষ্ট জি-তে প্রদর্শিত হবে ২০১০


আপনি যখন -0.08 এর এসিএম, +0.02 এর ADE, এবং -0.06 এর মোট প্রভাব পেয়েছেন তখন আপনার ব্যাখ্যাটি কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা জানতে আগ্রহী হব। সমস্ত অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের জন্য, আমি এটি বোঝাতে চাই যে চতুর্থ বাড়ার সাথে সাথে ডিভি হ্রাস হয় 006। এই আন্দোলনের মধ্যে একটি আনুমানিক -.08 মধ্যস্থতার কারণে এবং বাকি .02 আইভির কারণে। আমি, তবে আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে লক্ষণগুলির স্যুইচিং এটি বোঝার জন্য স্বজ্ঞানের চেয়ে কম করে তোলে।
প্যাট্রিক উইলিয়ামস

1
কীভাবে এটি পরিবর্তন হয়? এটা হয় না। একটি 'রুট' অন্যটিকে অফসেট করে। ব্যক্তিগতভাবে, আমি দেখতে পেয়েছি যে মধ্যস্থতা হ'ল এমন জিনিসগুলির মধ্যে একটি যা আপনি কম তত তত স্বজ্ঞাত হন না you
কনজুগেটপায়ার

উত্তরের জন্য ধন্যবাদ. আমি সম্মত হয়েছি এবং এই প্রশ্নটি গবেষণা করার সময় গত কয়েক দিন ধরে একইরকম সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি।
প্যাট্রিক উইলিয়ামস
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.