如果变量不多,或者研究的变量关系很明确,可以用mediation包跑。但我面临的数据是十几个X变量,100多个M中介变量,粗略下来大概1000+个中介模型,真的是跑断腿也搞不定。虽然我有尝试写mediate()的循环,但怎么也解决不了treat和mediator要固定输入变量名的问题。 还好上帝开了一扇新的窗,让我发现了BruceR这个神包。...
# 4. 因果中介分析# 4. Causal mediation analysiscausal_mediation_results <-mediate(model.m = mediator_model,model.y = mediated_effect_model,treat ="Sepal.Length",mediator ="mediator_var",boot = TRUE)summary_results <-summary(causal_mediation_results)#summary(causal_mediation_results) # 提取所...
R语言中可以使用mediation包来实现因果中介分析，它提供的功能包括处理组的平均直接效应、控制组的平均直接...
因果推断(Causal Inference)：根据某一结果发生的条件对因果关系作出刻画的过程；与相关性推理(inference o...
标签:#微生物组数据分析 #MicrobiomeStatPlot #因果中介分析 #R语言可视化 #Causal mediation analysis 作者:First draft(初稿):Defeng Bai(白德凤);Proofreading(校对):Ma Chuang(马闯) and Jiani Xun(荀佳妮);Text tutorial(文字教程):Defeng Bai(白德凤) 源代码及测试数据链接: https://github.com/Yongxin...
例如，最近一项关于流行病学研究中所使用语言的研究显示，估计效应的描述中最常见的词根是 “associate”...
01 Matching 因果推断的前提条件，是构造两个近似完全一样的样本群体，一般情况下，样本群体=用户群体。
还涉及了责任程度、责备程度和因果解释这些相关概念。目标是提出一个定义，既符合我们日常语言中的使用，...
综上，语言的缺乏和反事实是因果推断面临的两大困境。因果革命 相关不等于因果的观念早已深入人心。但我们...