Como interpretar os coeficientes produzidos pela função sem em R?

Eu realizei a análise de caminho usando a semfunção em R. O modelo que eu ajustei consiste em caminhos diretos e indiretos. Tenho algum problema na interpretação das estimativas dos coeficientes SEM.

R fornece o valor do efeito total = (efeito direto + efeito indireto) diretamente ou tenho que multiplicar os coeficientes que estão no caminho indireto e adicioná-los aos coeficientes que estão no caminho direto? Essa é a maneira usual de fazer análise de caminho com os coeficientes de correlação brutos / absolutos.

Por exemplo, considere X (variável independente), Y (variável dependente) e M (variável de mediação).

Os coeficientes de correlação bruta / absoluta / regressão padronizada entre eles são X e Y -0,06; X e M 0,22 e M e Y 0,28 enquanto que na análise de trajetória / sem em R, os coeficientes acima são X e Y -0,13; X e M 0,22 e M e Y 0,31.

Assim, o efeito total de X e Y é igual a -0,13?
Como alternativa, como devo interpretar esse coeficiente considerando o efeito da variável M na conta?

r interpretation sem path-model

— Amol Pande
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semfornece apenas efeitos diretos. Para obter efeitos totais e indiretos, use as funções fornecidas por John Fox.

— MYaseen208
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Muito obrigado por esta resposta. Eu usei a função que você estava se referindo. Agora eu sou capaz de extrair efeitos indiretos e totais do modelo sem. No entanto, ainda tenho alguma preocupação. Como mencionado acima, o efeito direto de X e Y é quase o dobro do modelo sem em comparação ao coeficiente de correlação (-0,13 Vs -0,06), enquanto os coeficientes para outras variáveis são bastante semelhantes. Qual poderia ser a fonte dessa discrepância? Você acha que a interpretação do coeficiente de correlação absoluto e do coeficiente do modelo sem (direto) será semelhante para a relação entre X e Y?

— Amol Pande

@ Amol Pande: Seria bom se você desse um exemplo reproduzível. Acho que o que você está falando é a diferença entre coeficientes padronizados e não padronizados. A única maneira que conheço para obter coeficientes padronizados é usar 'path.diagram' com 'standardize = TRUE'.

— MYaseen208

Mais uma vez obrigado. Estou comparando apenas os coeficientes padronizados. Isso pode ser obtido na função sem após a especificação da matriz de correlação. O coeficiente não padronizado pode ser obtido após a especificação da matriz de covariância, que pode ser convertida em coeficiente padronizado usando "standardized.coefficients" em R (corrija-me se estiver errado). O exemplo que mencionei é dos dados da coorte de nascimentos. Aqui X é o peso ao nascer, Y é a adiposidade atual (aos 21 anos) e M é o peso atual. Estou tentando estudar o efeito direto e indireto do peso ao nascer na adiposidade.

— Amol Pande