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中介变量(mediator) 是一个重要的统计概念,如果自变量 X 通过某一变量 M 对因变量 Y 产生一定影响,则称 M 为 X 和 Y 的中介变量。目前国内外研究大部分都借鉴因果逐步回归法检验,因果步骤法由 Baron 和 Kenny(1986) 提出,其检验步骤分为三步。第一,X 对 Y 的回归,检验回归系数 c 的显著性);第二,X 对 M 的回归,检验回归系数 a 的显著性);第三,X和 M 对 Y 的回归,检验回归系数 b 和 c’ 的显著性)。如果系数 c,a 和 b 都显著,就表示存在中介效应。此时如果系数 c’ 不显著,就称这个中介效应是完全中介效应(full mediation);如果回归系数 c’ 显著,但 c’ < c ,就称这个中介效应是部分中介效应 ( partial mediation)。中介效应的效果量(effect size)常用 ab/c 或 ab/c’ 来衡量。
本期介绍一下关于R语言生存数据cox回归的中介分析,生存数据的中介分析还是和以往的有些不同的,对于每个个体或观察单元i,只观察到反事实结果Y i (X i ,M i (X i )),对应于Y i (x,M i (x ∗ )),x和x ∗等于观察到的暴露水平X i。为嵌套的反事实建立一个模型,以编码自然的直接和间接效应。
下面我们实例来介绍一下,我们先导入R包,
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