Monte-Carlo-Konfidenzintervalle für komplexe Funktionen indirekter Effekte

Eine Herausforderung bei der Mediationsanalyse besteht darin, ein Konfidenzintervall (CI) mit hoher Abdeckung und Power zu erzeugen, das ein nominales Signifikanzniveau für jede wohl-definierte Funktion indirekter und direkter Effekte im allgemeinen Kontext der strukturellen Gleichungsmodellierung (SEM) aufrechterhält. Diese Studie diskutiert eine vorgeschlagene Erweiterung von Monte Carlo, die die CIs für jede wohl-definierte Funktion der Koeffizienten von SEM findet, wie das Produkt von k Koeffizienten und das Verhältnis der Kontraste indirekter Effekte unter Verwendung der Monte-Carlo-Methode. Schließlich führen wir eine klein angelegte Simulationsstudie durch, um die von der Monte-Carlo-, nichtparametrischen Bootstrap- und asymptotisch-delta-Methoden erzeugten CIs zu vergleichen. Basierend auf unserer Simulationsstudie empfehlen wir Forschern, die Monte-Carlo-Methode zu verwenden, um eine komplexe Funktion indirekter Effekte zu testen.