Multilevel mediation analysis in R: A comparison of bootstrap and Bayesian approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mediation analysis in repeated measures studies can shed light on the mechanisms through which experimental manipulations change the outcome variable. However, the literature on interval estimation for the indirect effect in the 1-1-1 single mediator model is sparse. Most simulation studies to date evaluating mediation analysis in multilevel data considered scenarios that do not match the expected numbers of level-1 and level-2 units typically encountered in experimental studies, and no study to date has compared resampling and Bayesian methods for constructing intervals for the indirect effect in this context. We conducted a simulation study to compare statistical properties of interval estimates of the indirect effect obtained using four bootstrap and two Bayesian methods in the 1-1-1 mediation model with and without random effects. Bayesian credibility intervals had coverage closest to the nominal value and no instances of excessive Type I error rates, but lower power than resampling methods. Findings indicated that the pattern of performance for resampling methods often depended on the presence of random effects. We provide suggestions for selecting an interval estimator for the indirect effect depending on the most important statistical property for a given study, as well as code in R for implementing all methods evaluated in the simulation study. Findings and code from this project will hopefully support the use of mediation analysis in experimental research with repeated measures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle