R中的主题内部调解

Question

我正在做一个实验性的pysch研究项目，并且设计了一项研究，需要对受试者内部的设计进行串行调解。我找不到说明如何在R中对主题内设计运行串行调解的文献或软件包。有人知道怎么做吗？以下是可以使用的示例数据框。谢谢。

#Create data frame
id = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6) 
x = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)
mediator_1 = c(2,10,33,1,5,4,7,33,21,18,14,12) 
mediator_2 = c(6,13,3,45,1,5,9,15,3,8,11,14) 
dv = c(6,13,3,15,9,7,13,2,88,66,10,12) 
df =data.frame(id,x,mediator_1,mediator_2,dv) 

Answer 1

一种方法可能是lavaan软件包：

library(lavaan)
model=
"
  #Regressions
  mediator_1 ~ a*x
  mediator_2 ~ b*mediator_1 + x
  dv ~ c*mediator_2 + mediator_1 + d*x 

  #Parameters:
  ie := a*b*c
  de := d
"
fit=sem(model,df)
summary(fit)
#lavaan 0.6-6 ended normally after 35 iterations
#<snip>
#Regressions:
#                   Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)
#  mediator_1 ~                                        
#    x          (a)    0.797    0.855    0.933    0.351
#  mediator_2 ~                                        
#    mediator_1 (b)   -0.281    0.303   -0.926    0.355
#    x                 0.017    0.929    0.019    0.985
#  dv ~                                                
#    mediator_2 (c)   -0.294    0.638   -0.461    0.645
#    mediator_1        0.094    0.694    0.136    0.892
#    x          (d)    2.766    2.056    1.346    0.178
#Variances:
#                   Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)
#   .mediator_1      104.482   42.655    2.449    0.014
#   .mediator_2      115.176   47.020    2.449    0.014
#   .dv              563.459  230.031    2.449    0.014
Defined Parameters:
#                   Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)
#    ie                0.066    0.174    0.377    0.706
#    de                2.766    2.056    1.346    0.178