R语言分析分类变量中介分析

在R语言中进行分类变量中介分析，可以使用"mediation"包。具体步骤如下：

1. 安装和加载"mediation"包。

install.packages("mediation")
library(mediation)

2. 进行自变量和中介变量之间的logistic回归，得到中介变量的系数和p值。

fit.m1 <- glm(medvar ~ iv, data = data, family = binomial())
summary(fit.m1)

其中，medvar为中介变量，iv为自变量，data为数据集。

3. 进行因变量和中介变量之间的logistic回归，得到因变量在中介变量控制下的系数和p值。

fit.m2 <- glm(outcome ~ medvar + iv, data = data, family = binomial())
summary(fit.m2)

其中，outcome为因变量，medvar和iv为中介变量和自变量，data为数据集。

4. 进行因变量和自变量之间的logistic回归，得到自变量的系数和p值。

fit.y <- glm(outcome ~ iv, data = data, family = binomial())
summary(fit.y)

其中，iv为自变量，outcome为因变量，data为数据集。

5. 计算中介效应和置信区间。

med.out <- mediate(fit.m1, fit.m2, treat = "iv", mediator = "medvar", robustSE = TRUE)
summary(med.out)

其中，fit.m1和fit.m2分别为中介效应模型和完全模型，treat为自变量，mediator为中介变量。上述命令会输出中介效应和置信区间的估计值，以及各个路径的回归系数和显著性检验结果。

需要注意的是，"mediation"包还提供了其他的中介分析方法，如多重中介分析和非线性中介分析等。具体使用方法可以参考其官方文档。