具有分类结果的调解分析

Question

我想进行调解分析，以查看 E xposure对污染物（连续）对 C ancer类型的影响（分类为4级 - 类型的癌症）通过 B lood生物标志物作为介体（连续）。因此调解图将是这样的：

E - ＆gt; B - ＆gt; C

对于中介变量，我运行线性回归分析：

med.fit <- lm(blood_biomarker~exposure+age+sex, data=demographics)

但是当谈到结果变量时，我从文档中读到，唯一合适的分析是多项式回归分析，例如：

out.fit <- multinom(cancer_type~blood_biomarker+exposure+age+sex, data=demographics)

然后再次 mediate 函数将无法作为输入使用multinom类对象。

#this doesn't work
med.out<-mediate(med.fit,out.fit, treat="exposure", mediator="blood_biomarker")

我的例子简化了以上所有型号。有比年龄和性别更多的混杂因素

我是调解分析的新手，我认为我的问题更多的是关于所需的回归方法而不是代码本身。有没有办法使用glm（）或lm（）（或任何其他产生从中间函数识别的对象）进行相同的分析？

提前谢谢。

Answer 1

您的问题可能是曝光是连续数据。尝试使用包ElementRef进行连续曝光（版本4.2）。

  

Steen J，Loeys T，Moerkerke B，Vansteelandt S. 2017. medflex：An R   使用自然效应模型进行灵活调解分析的包。   J. Stat。软件选装。 76。

但是，我不确定调解员是否可以连续，这也可能是分析的问题。