如何在 r 中执行 sobel 测试

索贝尔检验是一种检验中介效应显着性的方法。

根据维基百科：

在中介中，自变量和因变量之间的关系被假定为由于第三个变量（中介）的影响而存在的间接效应。因此，当中介变量包含在具有自变量的回归分析模型中时，自变量的影响会降低，而中介变量的影响仍然显着。

Sobel 检验本质上是一种专门的 t 检验，它提供了一种方法，用于确定在模型中包含中介变量后，自变量效应的减少是否显着减少，从而确定中介效应是否具有统计显着性。

本教程介绍如何在 R 中执行 Sobel 测试。

在 R 中执行 Sobel 测试

要在 R 中执行索贝尔测试，您可以使用bda库。

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

#load bda package
library(bda)

执行 Sobel 测试的基本语法是：

中介.测试(mv,iv,dv)

其中mv是中介变量， iv是自变量， dv是因变量。

以下代码使用 50 个正态随机变量的列表作为中介变量、自变量和因变量执行 Sobel 检验：

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

此代码产生以下结果：

在本例中，我们主要对Sobel列的值感兴趣。 z 值为 -1.047，相应的 p 值为 0.295。

由于该 p 值大于 0.05 的 alpha 水平，因此我们无法拒绝不存在中介效应的原假设。

因此，中介效应在统计上并不显着。

注意：您可以在自己的测试中使用不同的 alpha 级别。 Alpha 的常见选择包括 0.01、0.05 和 0.10。