中介变量(mediator) 是一个重要的统计概念，如果自变量 X 通过某一变量 M 对因变量 Y 产生一定影响，则称 M 为 X 和 Y 的中介变量。目前国内外研究大部分都借鉴因果逐步回归法检验，因果步骤法由 Baron 和 Kenny(1986) 提出，其检验步骤分为三步。第一，X 对 Y 的回归，检验回归系数 c 的显著性);第二，X 对 M 的回归，检验回归系数 a 的显著性);第三，X和 M 对 Y 的回归，检验回归系数 b 和 c’ 的显著性)。如果系数 c，a 和 b 都显著，就表示存在中介效应。此时如果系数 c’ 不显著，就称这个中介效应是完全中介效应(full mediation);如果回归系数 c’ 显著，但 c’ ＜ c ，就称这个中介效应是部分中介效应 ( partial mediation)。中介效应的效果量(effect size)常用 ab/c 或 ab/c’ 来衡量。
本期介绍一下关于R语言生存数据cox回归的中介分析，生存数据的中介分析还是和以往的有些不同的，对于每个个体或观察单元i，只观察到反事实结果Y i (X i ,M i (X i ))，对应于Y i (x,M i (x ∗ ))，x和x ∗等于观察到的暴露水平X i。为嵌套的反事实建立一个模型，以编码自然的直接和间接效应。
下面我们实例来介绍一下，我们先导入R包，
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