Sample Dataset: A Complicated Mediation Model With Two Groups
Source:R/dat_5_mg.R
data_med_complicated_mg.RdA mediation model with two predictors, two pathways, and two groups.
Format
A data frame with 300 rows and 5 variables:
- x1
Predictor 1. Numeric.
- x2
Predictor 2. Numeric.
- m11
Mediator 1 in Path 1. Numeric.
- m12
Mediator 2 in Path 1. Numeric.
- m2
Mediator in Path 2. Numeric.
- y1
Outcome variable 1. Numeric.
- y2
Outcome variable 2. Numeric.
- c1
Control variable. Numeric.
- c2
Control variable. Numeric.
- group
Group variable. Character. 'Group A' or 'Group B'
Examples
library(lavaan)
data(data_med_complicated_mg)
dat <- data_med_complicated_mg
mod <-
"
m11 ~ x1 + x2 + c1 + c2
m12 ~ m11 + c1 + c2
m2 ~ x1 + x2 + c1 + c2
y1 ~ m11 + m12 + x1 + x2 + c1 + c2
y2 ~ m2 + x1 + x2 + c1 + c2
"
fit <- sem(mod, dat, group = "group")
summary(fit)
#> lavaan 0.6-19 ended normally after 13 iterations
#>
#> Estimator ML
#> Optimization method NLMINB
#> Number of model parameters 66
#>
#> Number of observations per group:
#> Group A 100
#> Group B 100
#>
#> Model Test User Model:
#>
#> Test statistic 16.359
#> Degrees of freedom 14
#> P-value (Chi-square) 0.292
#> Test statistic for each group:
#> Group A 7.443
#> Group B 8.917
#>
#> Parameter Estimates:
#>
#> Standard errors Standard
#> Information Expected
#> Information saturated (h1) model Structured
#>
#>
#> Group 1 [Group A]:
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> m11 ~
#> x1 0.360 0.089 4.037 0.000
#> x2 0.222 0.103 2.157 0.031
#> c1 0.275 0.091 3.005 0.003
#> c2 0.114 0.092 1.240 0.215
#> m12 ~
#> m11 0.593 0.088 6.698 0.000
#> c1 0.030 0.091 0.327 0.743
#> c2 -0.178 0.089 -1.998 0.046
#> m2 ~
#> x1 0.005 0.102 0.045 0.964
#> x2 0.542 0.117 4.626 0.000
#> c1 0.082 0.104 0.791 0.429
#> c2 0.208 0.104 1.992 0.046
#> y1 ~
#> m11 0.372 0.119 3.116 0.002
#> m12 0.351 0.105 3.342 0.001
#> x1 -0.099 0.098 -1.011 0.312
#> x2 -0.067 0.107 -0.629 0.529
#> c1 -0.056 0.097 -0.572 0.567
#> c2 -0.149 0.096 -1.554 0.120
#> y2 ~
#> m2 0.395 0.083 4.771 0.000
#> x1 0.105 0.084 1.249 0.212
#> x2 0.178 0.107 1.666 0.096
#> c1 -0.076 0.087 -0.874 0.382
#> c2 0.080 0.088 0.912 0.362
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .y1 ~~
#> .y2 -0.031 0.084 -0.368 0.713
#>
#> Intercepts:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .m11 0.084 0.096 0.874 0.382
#> .m12 -0.042 0.093 -0.452 0.651
#> .m2 0.013 0.109 0.116 0.907
#> .y1 0.011 0.098 0.108 0.914
#> .y2 -0.108 0.090 -1.191 0.234
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .m11 0.868 0.123 7.071 0.000
#> .m12 0.820 0.116 7.071 0.000
#> .m2 1.126 0.159 7.071 0.000
#> .y1 0.904 0.128 7.071 0.000
#> .y2 0.774 0.109 7.071 0.000
#>
#>
#> Group 2 [Group B]:
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> m11 ~
#> x1 0.104 0.107 0.970 0.332
#> x2 -0.012 0.106 -0.114 0.909
#> c1 0.364 0.103 3.526 0.000
#> c2 0.106 0.109 0.978 0.328
#> m12 ~
#> m11 0.346 0.096 3.606 0.000
#> c1 0.219 0.102 2.136 0.033
#> c2 -0.135 0.105 -1.285 0.199
#> m2 ~
#> x1 -0.057 0.104 -0.542 0.588
#> x2 0.307 0.103 2.965 0.003
#> c1 0.223 0.101 2.218 0.027
#> c2 0.181 0.106 1.700 0.089
#> y1 ~
#> m11 0.351 0.100 3.509 0.000
#> m12 0.056 0.098 0.568 0.570
#> x1 0.080 0.102 0.781 0.435
#> x2 0.016 0.100 0.157 0.875
#> c1 -0.294 0.106 -2.782 0.005
#> c2 0.061 0.104 0.582 0.561
#> y2 ~
#> m2 0.398 0.099 4.025 0.000
#> x1 0.023 0.104 0.224 0.823
#> x2 0.301 0.107 2.812 0.005
#> c1 0.110 0.102 1.076 0.282
#> c2 -0.008 0.107 -0.076 0.940
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .y1 ~~
#> .y2 -0.077 0.096 -0.805 0.421
#>
#> Intercepts:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .m11 0.112 0.104 1.075 0.282
#> .m12 0.149 0.100 1.478 0.139
#> .m2 0.112 0.101 1.107 0.268
#> .y1 0.057 0.100 0.575 0.565
#> .y2 0.198 0.101 1.959 0.050
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
#> .m11 1.044 0.148 7.071 0.000
#> .m12 0.969 0.137 7.071 0.000
#> .m2 0.992 0.140 7.071 0.000
#> .y1 0.933 0.132 7.071 0.000
#> .y2 0.978 0.138 7.071 0.000
#>