R'de arabuluculuk analizinden elde edilen çıktıları kavrama

Paketin skeçini kullanarak kafamı R'deki arabuluculuk paketinin etrafına getirmeye çalışıyorum.

mediate()Fonksiyonun çıktısını anlamak için uğraşıyorum .

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
...

Bu, tedavinin etkisinin% 8.08'ine, tedavi edilenler arasında duygusal durum aracılığıyla aracılık ettiği anlamına mı geliyor? Yoksa bu katsayısında bir değişiklik treatmi?

Birisi çıktıyı açıklayabilirse çok takdir edilecektir.

ACME (treated)0.0808 demek ne anlama geliyor ?

0.0808, tedaviden 'doğrudan' değil , aracıların bir sonucu olarak gelen tedavi grubu arasında bağımlı değişkente tahmini ortalama artıştır .

Bu örnekteki bağımlı değişken, bir kongre üyesine mesaj gönderme olasılığıdır, arabulucu, tedavinin yarattığı duygusal tepkidir ve tedavi, bir çerçeveleme manipülasyonudur. Bu sayı aracı Böylece bir tahmini 0,0949 ( Total Effectnedeniyle çerçeve bu olasılık) artış, bir (0.0805 tahmini ACME (average)) çerçeve tarafından oluşturulan duygusal değişimler ve kalan 0.0145 (bir sonucu olarak ADE (average)), kendisi çerçeve arasındadır.

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

Bununla birlikte, ortalama arabuluculuk etkisinin (ACME) tedavi grubundaki ve kontrol grubundaki insanlar için aynı olmasının bir nedeni yoktur, bu nedenle iki arabuluculuk etkisi tahmin edilir: ACME (control)ve ACME (treated)bu da 0.0808'dir. Bu ortalama tedavi etkilerinin ortalaması ACME (average)(ki biraz kafa karıştırıcı, itiraf ediyorum). Benzer etkiler doğrudan etkiler için de geçerlidir.

Bu popülasyonda sadece bir arabuluculuk etkisi ve bir doğrudan etkinin olduğu varsayımına, paketin yazarlarında 'müdahale yok' denir.

Çıktıyı ekteki yazılardaki tanımları akılda tutmak ve normal regresyon tablolarını biraz arka plana itmek için yorumlarken faydalıdır.

Son bir şey: doğrudan değil duygusal tepkinin aracılık ettiği çerçevenin nedensel etkisinin oranı normalde ACME (average)/ gibi bir şey olarak hesaplanır Total Effect, ancak burada (oldukça) değildir. Bağımlı değişkenin ayrık olduğu modeller için bu miktarın nasıl hesaplanacağına dair bazı tartışmalar, burada olduğu gibi, Imai ve ark. 2010 .