Wie interpretiere ich die von der sem-Funktion in R erzeugten Koeffizienten?

Ich habe die Pfadanalyse mit der semFunktion in R durchgeführt. Das Modell, das ich angepasst habe, besteht sowohl aus direkten als auch aus indirekten Pfaden. Ich habe einige Probleme bei der Interpretation der Schätzungen der SEM-Koeffizienten.

Gibt R den Wert des Gesamteffekts = (direkter Effekt + indirekter Effekt) direkt an oder muss ich die Koeffizienten, die sich auf dem indirekten Pfad befinden, multiplizieren und sie dann zu den Koeffizienten addieren, die sich auf dem direkten Pfad befinden? Dies ist die übliche Methode zur Pfadanalyse mit den rohen / absoluten Korrelationskoeffizienten.

Betrachten Sie beispielsweise X (unabhängige Variable), Y (abhängige Variable) und M (Vermittlungsvariable).

Die rohen / absoluten Korrelations- / standardisierten Regressionskoeffizienten zwischen ihnen sind X und Y -0,06; X und M 0,22 und M und Y 0,28, während bei der Pfadanalyse / sem in R die obigen Koeffizienten X und Y -0,13 sind; X und M 0,22 und M und Y 0,31.

Ist also der Gesamteffekt von X und Y gleich -0,13?
Alternativ, wie sollte ich diesen Koeffizienten unter Berücksichtigung der Auswirkung der Variablen M auf das Konto interpretieren?

r interpretation sem path-model

— Amol Pande
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semgibt nur direkte Effekte. Verwenden Sie die von John Fox angegebenen Funktionen , um sowohl vollständige als auch indirekte Effekte zu erzielen .

— MYaseen208
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Vielen Dank für diese Antwort. Ich habe die Funktion verwendet, auf die Sie sich bezogen haben. Jetzt kann ich indirekte und Gesamteffekte aus dem Sem-Modell extrahieren. Ich habe jedoch immer noch Bedenken. Wie oben erwähnt, ist der direkte Effekt von X und Y für das Sem-Modell im Vergleich zum Korrelationskoeffizienten (-0,13 Vs -0,06) fast doppelt so hoch, während die Koeffizienten für andere Variablen ziemlich ähnlich sind. Was könnte die Ursache für diese Diskrepanz sein? Glauben Sie, dass die Interpretation des absoluten Korrelationskoeffizienten und des Sem-Modell-Koeffizienten (direkt) für die Beziehung zwischen X und Y ähnlich sein wird?

— Amol Pande

@Amol Pande: Es wäre schön, wenn Sie ein reproduzierbares Beispiel liefern würden. Ich denke, Sie sprechen über den Unterschied zwischen standardisierten und nicht standardisierten Koeffizienten. Die einzige Möglichkeit, standardisierte Koeffizienten zu erhalten, besteht darin, 'path.diagram' mit 'standardize = TRUE' zu verwenden.

— MYaseen208

Danke nochmal. Ich vergleiche nur die standardisierten Koeffizienten. Dies kann aus der Sem-Funktion nach Angabe der Korrelationsmatrix erhalten werden. Der nicht standardisierte Koeffizient kann nach Angabe der Kovarianzmatrix erhalten werden, die unter Verwendung von "standardisierten Koeffizienten" in R in einen standardisierten Koeffizienten umgewandelt werden kann (bitte korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege). Das Beispiel, das ich erwähnt habe, stammt aus den Daten der Geburtskohorte. Hier ist X das Geburtsgewicht, Y die aktuelle Adipositas (im Alter von 21 Jahren) und M das aktuelle Gewicht. Ich versuche, die direkte und indirekte Auswirkung des Geburtsgewichts auf die Adipositas zu untersuchen.

— Amol Pande