R でソーベル テストを実行する方法

ソーベルテストは、媒介効果の重要性をテストする方法です。

ウィキペディアによると:

メディエーションでは、独立変数と従属変数の関係は、第 3 変数 (メディエーター) の影響によって存在する間接効果であると想定されます。その結果、メディエーターが独立変数を含む回帰分析モデルに含まれる場合、独立変数の効果は減少し、メディエーターの効果は重要なままになります。

ソーベル検定は本質的に特殊な t 検定であり、モデルにメディエーターを含めた後の独立変数の効果の減少が有意な減少であるかどうか、したがってメディエーション効果が統計的に有意であるかどうかを判断する方法を提供します。

このチュートリアルでは、R でソーベル テストを実行する方法について説明します。

R でソーベル テストを実行する

R でソーベル テストを実行するには、 bdaライブラリを使用できます。

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

#load bda package
library(bda)

ソーベル テストを実行するための基本的な構文は次のとおりです。

mediation.test(mv,iv,dv)

ここで、 mvは媒介変数、 ivは独立変数、 dvは従属変数です。

次のコードは、メディエーター変数、独立変数、従属変数の 50 個の正規確率変数のリストを使用してソーベル テストを実行します。

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

このコードは次の結果を生成します。

この場合、主にソーベル列の値に関心があります。 z 値は -1.047 で、対応する p 値は 0.295 です。

この p 値はアルファ レベル 0.05 より大きいため、媒介効果が存在しないという帰無仮説を棄却できませんでした。

したがって、仲介効果は統計的に有意ではありません。

注:独自のテストで別のアルファ レベルを使用できます。アルファの一般的な選択肢には、0.01、0.05、0.10 があります。