こちらのTable 8.22の例を解説する。コードとデータはリンク先のinpファイルを参照のこと。
仮想データ。
モデル
mは媒介変数、mxはmとxの間の相互作用項、xは2値の暴露変数である。
コード
title: hypothetical potential outcome example data data: file = potential.txt; variable: names = x m y; usev = x m y mx; categorical = m; define: mx = m*x; analysis: estimator = mlr; model: y on m x mx; m on x; model indirect: y mod m mx x; output: sampstat tech1 tech8 cinterval;
DEFINE: mx = m*x;
媒介変数mと暴露変数xの積として相互作用変数mxを作成している。
model indirect: y mod m mx x;
媒介変数との相互作用があるため、MODオプションを使用している(参照)https://ides.hatenablog.com/entry/2020/09/15/121609。MOD オプションでは、yはアウトカム、mは媒介変数、mxはmとxの間の相互作用、xは2値の暴露変数であり、この順番で並べる必要がある。
結果
MODEL RESULTS Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value Y ON M 1.500 2.475 0.606 0.544 X 0.500 2.475 0.202 0.840 MX 2.000 2.693 0.743 0.458 M ON X 1.386 1.732 0.800 0.423 Intercepts Y 8.500 2.475 3.435 0.001 Thresholds M$1 0.693 1.225 0.566 0.571 Residual Variances Y 4.833 2.174 2.224 0.026
信頼区間。
CONFIDENCE INTERVALS OF TOTAL, INDIRECT, AND DIRECT EFFECTS BASED ON COUNTERFACTUALS (CAUSALLY-DEFINED EFFECTS) Lower .5% Lower 2.5% Lower 5% Estimate Upper 5% Upper 2.5% Upper .5% Effects from X to Y Tot natural IE -2.421 -1.563 -1.124 1.167 3.458 3.896 4.754 Pure natural DE -3.400 -2.308 -1.750 1.167 4.083 4.642 5.734 Total effect -3.006 -1.729 -1.076 2.333 5.743 6.396 7.672 Other effects Pure natural IE -2.094 -1.474 -1.156 0.500 2.156 2.474 3.094 Tot natural DE -1.297 -0.549 -0.166 1.833 3.832 4.215 4.964 Total effect -3.006 -1.729 -1.076 2.333 5.743 6.396 7.672
媒介変数が2値であるため、間接効果と直接効果は反事実的推論(counterfactuals)に基づいている。