负二项式混合模型与中介效应

负二项式混合模型是一种广义线性模型，用于分析二项分布数据（即二分类数据）的模型。中介效应是指一个变量通过影响另一个变量而间接影响结果变量的过程。

下面是使用R语言的代码示例，演示如何使用负二项式混合模型和中介效应：

# 导入所需的包
library(lme4)
library(mediation)

# 生成模拟数据
set.seed(123)
N <- 1000
x <- rnorm(N)  # 自变量
m <- 0.5 * x + rnorm(N)  # 中介变量
y <- 0.7 * m + 0.3 * x + rnorm(N)  # 结果变量

# 构建负二项式混合模型
model <- glmer(y ~ x + m + (1 | Subject), data = data.frame(x, m, y, Subject))

# 进行中介效应分析
med_result <- mediate(model, treat = "x", mediator = "m")

# 输出中介效应结果
summary(med_result)

上述代码中，首先导入了lme4和mediation包。然后通过rnorm函数生成了1000个符合正态分布的自变量x、中介变量m和结果变量y。接下来，使用glmer函数构建了一个负二项式混合模型，其中y作为因变量，x和m作为自变量，(1 | Subject)表示在Subject组间存在随机效应。最后，使用mediate函数进行中介效应分析，并通过summary函数输出中介效应的结果。

注意：上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体问题进行适当的修改和调整。