Question

嗨，这是我第一次进行调解分析。我查看了文档和一些示例，但我的模型似乎有问题。我正在使用的代码是使用中介包，如下所示：

med.fit<-polr(nightmares_12$nightmares ~ polygenic_score$risk_score + nightmares_12$gender, Hess=T)
out.fit<-polr(PE$pliks_3C ~ nightmares_12$nightmares + polygenic_scores$risk_score + PE$gender, Hess=T)
med.out<-mediate(med.fit, out.fit, treat="polygenic_scores$risk_score", mediator="nightmares_12$nightmares", sims=1000, boot=T)

所以关于数据只需要几点。首先，我将数据存储在3个数据集中，但它们是匹配的（nightmares_12，polygenic_score和PE）。变量梦魇（中介）和pliks_3C（结果）都是序数数据（每个都有3个级别），因此我为模型使用了polr函数。变量risk_score是连续的。我必须承认，尽管我已经阅读了文档，但我并不完全确定要在mediate函数中包含哪些内容，所以这可能是我出错的地方。

模型运行正常，但我遇到的问题是summary(med.out)中的输出。输出如下：

Causal Mediation Analysis 

Nonparametric Bootstrap Confidence Intervals with the Percentile Method

                Pr(Y=0) Pr(Y=1) Pr(Y=2)
ACME (control)        0       0       0
2.5%                  0       0       0
97.5%                 0       0       0
p-value               1       1       1

                Pr(Y=0) Pr(Y=1) Pr(Y=2)
ACME (treated)        0       0       0
2.5%                  0       0       0
97.5%                 0       0       0
p-value               1       1       1

                Pr(Y=0) Pr(Y=1) Pr(Y=2)
ADE (control)         0       0       0
2.5%                  0       0       0
97.5%                 0       0       0
p-value               1       1       1

                Pr(Y=0) Pr(Y=1) Pr(Y=2)
ADE (treated)         0       0       0
2.5%                  0       0       0
97.5%                 0       0       0
p-value               1       1       1

               Pr(Y=0) Pr(Y=1) Pr(Y=2)
Total Effect         0       0       0
2.5%                 0       0       0
97.5%                0       0       0
p-value              1       1       1

Sample Size Used: 3155 

Simulations: 1000

有谁知道为什么输出看起来像这样以及我需要在模型中更改以纠正此问题？

谢谢！

使用序数数据进行R调解分析

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