r语言做中介效应分析

在R语言中，中介效应分析是一种统计技术，用于评估某个自变量如何通过中间变量影响因变量的过程。它通常涉及以下几个步骤：

1. **模型设定**：首先，建立两个回归模型。第一个模型（路径A）描述自变量对中间变量的影响，第二个模型（路径B）描述中间变量对因变量的影响。

   # 模型A (X -> M)
   model_A <- lm(intermediate ~ predictor, data = your_data)
   
   # 模型B (M - lm(outcome ~ intermediate, data = your_data)

2. **估计中介效应**：计算中间变量的平均值，然后将这个值代入模型B得到的预测值。这个预测值减去实际的因变量平均值就是中介效应的估计值。

   # 计算中介效应
   avg_intermediate <- mean(your_data$intermediate)
   indirect_effect <- predict(model_B, newdata = data.frame(intermediate = avg_intermediate)) - mean(your_data$outcome)

3. **显著性检验**：可以使用工具如`mediate()`包（来自`mediation`库）来进行假设检验，看中介效应是否显著。

   library(mediation)
   mediation_output <- mediate(model_A, model_B, mediator = "intermediate", type = "product")