كيفية إجراء اختبار سوبل في r

اختبار سوبل هو طريقة لاختبار أهمية تأثير الوساطة.

بحسب ويكيبيديا :

في الوساطة يفترض أن العلاقة بين المتغير المستقل والمتغير التابع هي تأثير غير مباشر يوجد نتيجة لتأثير متغير ثالث (الوسيط). ونتيجة لذلك، عندما يتم تضمين الوسيط في نموذج تحليل الانحدار مع المتغير المستقل، يتم تقليل تأثير المتغير المستقل ويظل تأثير الوسيط كبيرًا.

اختبار سوبل هو في الأساس اختبار t متخصص يوفر طريقة لتحديد ما إذا كان الانخفاض في تأثير المتغير المستقل، بعد تضمين الوسيط في النموذج، يمثل انخفاضًا كبيرًا وبالتالي ما إذا كان تأثير الوساطة ذا دلالة إحصائية.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية إجراء اختبار Sobel في R.

إجراء اختبار سوبل في R

لإجراء اختبار سوبل في لغة R، يمكنك استخدام مكتبة bda .

 #install bda package if not already installed
install.packages('bda')

#load bda package
library(bda)

بناء الجملة الأساسي لإجراء اختبار سوبل هو:

اختبار الوساطة (mv، iv، dv)

حيث mv هو المتغير الوسيط، و iv هو المتغير المستقل و dv هو المتغير التابع.

يقوم التعليمة البرمجية التالية بإجراء اختبار سوبل باستخدام قائمة مكونة من 50 متغيرًا عشوائيًا عاديًا للمتغير الوسيط والمتغير المستقل والمتغير التابع:

 mv <- rnorm(50)
iv <- rnorm(50)
dv <- rnorm(50)
mediation.test(mv,iv,dv)

ينتج عن هذا الكود النتيجة التالية:

في هذه الحالة، نحن مهتمون بشكل أساسي بقيم عمود سوبيل . القيمة z هي -1.047 والقيمة p المقابلة هي 0.295.

وبما أن هذه القيمة p أكبر من مستوى ألفا البالغ 0.05، لم نتمكن من رفض الفرضية الصفرية القائلة بعدم وجود تأثير وساطة.

وبالتالي فإن تأثير الوساطة ليس ذا دلالة إحصائية.

ملاحظة: يمكنك استخدام مستوى ألفا مختلف في الاختبار الخاص بك. تتضمن الاختيارات الشائعة لـ alpha 0.01 و0.05 و0.10.