[R-br] Análise em Trilha

[Alisson Lucrécio]

Caro Colegas,

Boa tarde.

Estou tentando estimar os efeitos indiretos pelo pacote lavaan, mas o
resultado estão diferentes dos efeitos indiretos estimados pelo pacote
agricolae. Algum colega saberia o porquê essa diferença?

Por exemplo:

Correlação do EC com AUDPC é -0,34. Efeito direto = -0,195 e somatório dos
efeitos = -0.340.
Correlação do Ca com AUDPC é -0,49. Efeito direto = -0.369 e somatório dos
efeitos = -0.476. Para Ca o somatório dos efeitos (-0.476) é menor do que a
correção (-0,49). Isso poder os efeitos indiretos foram menores dos que
estimados pelo pacote agricolae.

Obrigado.

-- 
Alisson Lucrecio da Costa

# CMR

library(agricolae)
library(lavaan)

data(wilt)
data(soil)

db <- merge(wilt, soil, by = "place")

db <- db[ ,c("EC", "Ca", "K2", "Cu", "AUDPC")]

# Agricolae

y <- db[,5]
x <- db[,-5]

cor_y <- correlation(y, x)$correlation
cor_x <- correlation(x)$correlation

path_analysis <- path.analysis(cor_x, cor_y)

# Lavaan

model <- '
# model
AUDPC ~ a1*EC + a2*Ca + a3*K2 + a4*Cu

# mediators

EC ~ b1*Ca
EC ~ b2*K2
EC ~ b3*Cu
Ca ~ b4*K2
Ca ~ b5*Cu
K2 ~ b6*Cu

# indirect effects

ind_EC_by_Ca := a2*b1
ind_EC_by_K2 := a3*b2
ind_EC_by_Cu := a4*b3

ind_Ca_by_EC := a1*b1
ind_Ca_by_K2 := a3*b4
ind_Ca_by_Cu := a4*b5

ind_K2_by_EC := a1*b2
ind_K2_by_Ca := a2*b4
ind_K2_by_Cu := a4*b6

ind_Cu_by_EC := a1*b3
ind_Cu_by_Ca := a2*b5
ind_Cu_by_K2 := a3*b6

# total effects

total_EC := a1 + (a2*b1 + a3*b2 + a4*b3)
total_Ca := a2 + (a1*b1 + a3*b4 + a4*b5)
total_K2 := a3 + (a1*b2 + a2*b4 + a4*b5)
total_Cu := a4 + (a1*b3 + a2*b5 + a3*b6)
'
model_fit <- sem(model, sample.cov = db_cor, sample.nobs = 13)

summary(model_fit, standardized=TRUE, fit.measures = TRUE)
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