Comment interpréter les coefficients produits par la fonction sem dans R?

J'ai effectué l'analyse de chemin en utilisant la semfonction dans R. Le modèle que j'ai ajusté se compose de chemins directs et indirects. J'ai du mal à interpréter les estimations des coefficients SEM.

Est-ce que R donne la valeur de l'effet total = (effet direct + effet indirect) directement ou dois-je multiplier les coefficients qui sont sur le chemin indirect et ensuite les ajouter aux coefficients qui sont sur le chemin direct? C'est la façon habituelle de faire une analyse de chemin avec les coefficients de corrélation bruts / absolus.

Par exemple, considérons X (variable indépendante), Y (variable dépendante) et M (variable médiatrice).

Les coefficients de corrélation brute / absolue / régression standardisée entre eux sont X et Y -0,06; X et M 0,22 et M et Y 0,28 alors que sur l'analyse de chemin / sem dans R, les coefficients ci-dessus sont X et Y -0,13; X et M 0,22 et M et Y 0,31.

L'effet total de X et Y est-il donc égal à -0,13?
Sinon, comment dois-je interpréter ce coefficient en tenant compte de l'effet de la variable M dans le compte?

r interpretation sem path-model Amol Pande
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Réponses:

semdonne uniquement des effets directs. Pour obtenir des effets totaux et indirects, utilisez les fonctions données par John Fox.

MYaseen208
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Merci beaucoup pour cette réponse. J'ai utilisé la fonction dont vous parliez. Maintenant, je suis capable d'extraire des effets indirects et totaux du modèle sem. Cependant, j'ai toujours une certaine inquiétude. Comme mentionné ci-dessus, l'effet direct de X et Y est presque le double pour le modèle sem par rapport au coefficient de corrélation (-0,13 Vs -0,06), tandis que les coefficients pour les autres variables sont assez similaires. Quelle pourrait être la source de cet écart? Pensez-vous que l'interprétation du coefficient de corrélation absolu et du coefficient du modèle sem (direct) sera similaire pour la relation entre X et Y?

Amol Pande

@Amol Pande: Ce serait bien si vous fournissez un exemple reproductible. Je suppose que vous parlez de la différence entre les coefficients standardisés et non standardisés. La seule façon que je connaisse pour obtenir des coefficients standardisés est d'utiliser 'path.diagram' avec 'standardize = TRUE'.

MYaseen208

Merci encore. Je compare uniquement les coefficients standardisés. Ceci peut être obtenu à partir de la fonction sem après avoir spécifié la matrice de corrélation. Le coefficient non standardisé peut être obtenu après avoir spécifié la matrice de covariance, qui peut être convertie en coefficient standardisé en utilisant «coefficients standardisés» dans R (veuillez me corriger si je me trompe). L'exemple que j'ai mentionné est tiré des données de cohorte de naissance. Ici, X est le poids à la naissance, Y est l'adiposité actuelle (à 21 ans) et M est le poids actuel. J'essaie d'étudier l'effet direct et indirect du poids de naissance sur l'adiposité.

Amol Pande