我想在R中使用中介分析来分析实验数据。然而，实验设计是跨三个变量（两个连续，一个分类）的完整因子设计，我找不到如何实现中介的解释R有多种治疗方法。我已阅读mediation包中的文档，但它们似乎没有提供将X扩展到单一处理之外的方法。同样，我无法在MBESS或lavaan包中找到一种方法。
我发现了一篇最近的文章，讨论了在调解分析中实施多种处理所需的统计理论/方法，Hayes和Preacher 2014（http://quantpsy.org/pubs/hayes_preacher_2014.pdf）但不幸的是，他们只在Mplus中给出了他们的方法的代码实现，SPSS和SAS。我需要在接下来的几天内实现这个以便进行演示，所以我没时间赶上另一个程序来完成它，我需要在R中实现它。
有人知道R中是否有我错过的实现？ 或者，如果有办法在包外实现这种方法？
（我意识到我可以通过将每个3因素组合作为一个级别来将我的全部因子设计转换为单一治疗，但是这样的分析没有帮助。）
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经过更详尽的搜索后，似乎目前没有R包可以处理多种处理（即预测变量）的调解。 R中可以进行调解的包包括：mediation，MBESS，lavaan，multimed，bmem和OpenMx。但是，似乎处理多个预测变量的那些（例如，OpenMx）也需要编码为RAM路径模型的模型。这是编码完整路径分析所需的模型类型，并且比我希望的简化中介模型编码（例如在mediation中）更复杂。