Introdução

Essa é uma simulação de uma base de dados onde 2 x 2 condições entre participantes são simuladas como variáveis independentes e uma variável dependente é simulada.

As condições idenpendentes são busy (busy baixo = -1 e busy alto = +1) e lazer (lazer baixo = -1 e lazer alto = +1) e a variável dependentes é felicidade, em uma escala de 1 - 7.

Criando a base de dados

Usarei uma codificação padrão para um design experimental 2 x 2 entre participantes. Funciona com códigos 0 e 1 também.

busy <- c(rep(-1,100),rep(1,100))
lazer <- c(rep(-1,50),rep(1,50),rep(-1,50),rep(1,50))
felicidade <- sample(1:7, 200, replace=TRUE)

Nota-se que existem 50 pessoas em cada célula, numa alocação perfeita.

table(busy,lazer)
##     lazer
## busy -1  1
##   -1 50 50
##   1  50 50

Testes

A correlação entre busy e lazer é perfeitamente nula.

cor.test(lazer, busy, method="pearson")
## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  lazer and busy
## t = 0, df = 198, p-value = 1
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.138741  0.138741
## sample estimates:
## cor 
##   0

Consequentemente, a regressão também é nula.

summary(lm(lazer~busy))
## 
## Call:
## lm(formula = lazer ~ busy)
## 
## Residuals:
##    Min     1Q Median     3Q    Max 
##     -1     -1      0      1      1 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -1.570e-17  7.107e-02       0        1
## busy        -3.140e-17  7.107e-02       0        1
## 
## Residual standard error: 1.005 on 198 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  9.49e-32,   Adjusted R-squared:  -0.005051 
## F-statistic: 1.879e-29 on 1 and 198 DF,  p-value: 1
require(mediation)
esta <- lm(lazer~busy)
estc_b <- lm(felicidade~busy + lazer)
mediacao<-mediate(esta, estc_b, treat = "busy", mediator = "lazer",
                  boot = TRUE, sims = 5000)
summary(mediacao)
## 
## Causal Mediation Analysis 
## 
## Nonparametric Bootstrap Confidence Intervals with the Percentile Method
## 
##                Estimate 95% CI Lower 95% CI Upper p-value
## ACME             0.0000      -0.0209         0.02    1.00
## ADE              0.1000      -0.1809         0.38    0.47
## Total Effect     0.1000      -0.1800         0.38    0.46
## Prop. Mediated   0.0000      -0.5297         0.68    1.00
## 
## Sample Size Used: 200 
## 
## 
## Simulations: 5000