Cómo realizar una prueba de Sobel en R

Una prueba de Sobel es un método para probar la importancia de un efecto de mediación.

Según Wikipedia :

En la mediación, se hipotetiza que la relación entre la variable independiente y la variable dependiente es un efecto indirecto que existe debido a la influencia de una tercera variable (el mediador). Como resultado, cuando el mediador se incluye en un modelo de análisis de regresión con la variable independiente, el efecto de la variable independiente se reduce y el efecto del mediador sigue siendo significativo.

La prueba de Sobel es básicamente una prueba t especializada que proporciona un método para determinar si la reducción en el efecto de la variable independiente, después de incluir al mediador en el modelo, es una reducción significativa y, por tanto, si el efecto de mediación es estadísticamente significativo.

Este tutorial explica cómo realizar una prueba de sobel en R.

Realización de una prueba de Sobel en R

Para realizar una prueba de sobel en R, podemos usar la biblioteca bda .

# instalar el paquete bda si aún no está instalado
install.packages ('bda')

#cargar 
biblioteca de paquetes bda (bda)

La sintaxis básica para realizar una prueba de sobel es la siguiente:

mediation.test (mv, iv, dv)

donde mv es la variable mediadora, iv es la variable independiente y dv es la variable dependiente.

El siguiente código realiza una prueba de sobel utilizando una lista de 50 variables aleatorias normales para la variable mediadora, la variable independiente y la variable dependiente:

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

Este código produce la siguiente salida:

En este caso, nos interesan principalmente los valores de la columna Sobel . El valor z es -1,047 y el valor p correspondiente es 0,295.

Dado que este valor p es mayor que el nivel alfa de 0.05, no rechazaríamos la hipótesis nula de que no hay efecto de mediación.

Por tanto, el efecto de mediación no es estadísticamente significativo.

Nota: puede utilizar un nivel alfa diferente en su propia prueba. Las opciones comunes para alfa incluyen 0.01, 0.05 y 0.10.

  • https://r-project.org
  • https://www.python.org/
  • https://www.stata.com/

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