我正在研究是否可以根据性取向（虚拟编码；0 = 异性恋/异性恋，1 = LGB）来预测物质使用诊断（二分法，0 = 无，1 = 诊断）。我也对压力评分是否可以预测诊断感兴趣。我想做一个 mediation 分析，但对于我来说，我似乎无法掌握如何在 R 中做到这一点。
我已经对 LGB 变量进行了虚拟编码以运行基本的逻辑回归，但是当我在测试压力是否可以解释 LGB 的地方如何适当地设置中介分析时，我不知所措 --> 物质使用诊断关系。
我使用了 chatGPT，它给了我以下建议：
logit_模型<- glm(substance_use ~ sexual_minority_status, data = your_data, family = "binomial") summary(logit_model)
mediator_model <- lm(stress ~ sexual_minority_status, data = your_data) summary(mediator_model)
结果模型<- lm(substance_use ~ stress + sexual_minority_status, data = your_data) summary(outcome_model)
这段代码是我最麻烦的地方 调解模型<- mediate(mediator_model, outcome_model, treat = "sexual_minority_status", mediator = "stress") summary(mediation_model) I reference "stress" as mydataframe$sum and have sexual minority status dummy coded as "dummy.lgb".