请问使用R中mediate代码时model.y和model.m中的混杂因素要保持完全一样吗？

Question

# Categorical treatment 
## Not run: 
b <- lm(job_seek ~ educ + sex, data=jobs)
c <- lm(depress2 ~ educ + job_seek + sex, data=jobs)

# compare two categories of educ --- gradwk and somcol
model.cat <- mediate(b, c, treat="educ", mediator="job_seek", sims=50, 
                     control.value = "gradwk", treat.value = "somcol")
summary(model.cat)

例如help中的示例代码，在下打算做自变量X为四分类变量、中介M和因变量Y为连续型变量的中介分析。（1）b、c模型中的混杂因素是否要完全一致，例中age；（2）当X为多分类变量，是否只需设置control.value和treat.value值进行不同水平的X下的中介效应分析。此时X是否需要哑元化？

希望各位可以给小弟一点建议，真的十分感激！！

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

1. b、c模型中的混杂因素是否要完全一致？ 在一般情况下，b、c模型中的混杂因素可以不完全一致，但需要注意的是，如果混杂因素不同，可能会对结果产生影响。在例子中，b模型中的混杂因素为sex和educ，c模型中的混杂因素为job_seek、sex和educ，即c模型中多了一个中介变量job_seek。如果在两个模型中混杂因素不一致，需要确保所有的混杂因素都在两个模型中被控制，并且要检查模型的稳定性和鲁棒性。

1. 当X为多分类变量，是否只需设置control.value和treat.value值进行不同水平的X下的中介效应分析。此时X是否需要哑元化？ 当X为多分类变量时，需要将其进行哑元化处理来创建虚拟变量。例如，如果X有四个水平：A、B、C、D，需要创建三个虚拟变量A、B、C，以控制跨过因素之间的变异（在中介效应分析中，这些变量作为混杂因素进行控制）。对于设置control.value和treat.value值进行不同水平的X下的中介效应分析，确保treat.value和control.value值不等，表示存在处理组和对照组，从而可以计算中介效应。如下代码示例：

# input data
data <- read.csv("data.csv")
# creating dummy variables for "X"
X.dummy <- model.matrix(~ X - 1, data)
# fitting model
b <- lm(Y ~ X.dummy + confounding1 + confounding2, data)
c <- lm(M ~ X.dummy + confounding1 + confounding2 + Y, data)
# calculating indirect effect of "X" on "M" through "Y"
indirectEffect <- summary(mediate(b, c, treat = "X.dummy", mediator = "Y",
control.value = c("A", "B", "C"), treat.value = c("B", "C", "D")))