<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2//EN">
<HTML>
<HEAD>
<META HTTP-EQUIV="Content-Type" CONTENT="text/html; charset=iso-8859-1">
<META NAME="Generator" CONTENT="MS Exchange Server version 6.5.7638.1">
<TITLE>Counterintuitive results</TITLE>
</HEAD>
<BODY>
<!-- Converted from text/plain format -->
<BR>

<P><FONT SIZE=2>Dear Subscribers,<BR>
<BR>
I've carried out the following model:<BR>
<BR>
> library("sandwich")<BR>
> set.seed(2014)<BR>
> med.fit <- glm(estuprimas ~ edad_c + sexo + regalf + deprinf, family="binomial" ,data=child65)<BR>
> out.fit <- glm(benvii ~ edad_c + sexo + regalf + deprinf + estuprimas, family="binomial" ,data=child65)<BR>
> med.out <- mediate(med.fit, out.fit, treat = "deprinf", mediator = "estuprimas", robustSE = TRUE, sims=1000, control.value = "no", treat.value = "s\xed")<BR>
> summary(med.out)<BR>
<BR>
Causal Mediation Analysis<BR>
<BR>
Quasi-Bayesian Confidence Intervals<BR>
<BR>
                          Estimate 95% CI Lower 95% CI Upper p-value<BR>
ACME (control)           -0.012543    -0.029801     0.000732    0.07<BR>
ACME (treated)           -0.011498    -0.027808     0.000723    0.07<BR>
ADE (control)            -0.049137    -0.125894     0.031768    0.27<BR>
ADE (treated)            -0.048092    -0.121987     0.031410    0.27<BR>
Total Effect             -0.060635    -0.137208     0.021339    0.15<BR>
Prop. Mediated (control)  0.169334    -0.848191     1.686179    0.21<BR>
Prop. Mediated (treated)  0.147997    -0.854962     1.689611    0.21<BR>
ACME (average)           -0.012021    -0.028888     0.000728    0.07<BR>
ADE (average)            -0.048615    -0.124610     0.031589    0.27<BR>
Prop. Mediated (average)  0.158665    -0.851577     1.687895    0.21<BR>
<BR>
Sample Size Used: 657<BR>
<BR>
Simulations: 1000<BR>
<BR>
<BR>
If I understand well, this means that, of the total association of having experienced infant deprivation vs not having experienced it (variable deprinf) on having aged well (-0.06 (OR=0.94; CI95%= 0.87-1.02)) , 15.9% is via the mediator having primary education or more vs less than primary education (estuprimas). This does not make sense to me, because having primary education or more is a protective factor for aging well, as you can see in this model:<BR>
<BR>
Call:<BR>
glm(formula = benvii ~ edad_c + sexo + regalf + deprinf + estuprimas,<BR>
    family = "binomial", data = child65)<BR>
<BR>
Deviance Residuals:<BR>
    Min       1Q   Median       3Q      Max <BR>
-1.6054  -0.8433  -0.5597   1.0327   2.6291 <BR>
<BR>
Coefficients:<BR>
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   <BR>
(Intercept)  7.29876    1.20323   6.066 1.31e-09 ***<BR>
edad_c      -0.10262    0.01619  -6.339 2.31e-10 ***<BR>
sexomujer   -0.89359    0.18639  -4.794 1.63e-06 ***<BR>
regalfMedia -0.63054    0.27055  -2.331  0.01977 * <BR>
regalfBaja  -0.71116    0.23645  -3.008  0.00263 **<BR>
deprinfsí   -0.29268    0.23603  -1.240  0.21497   <BR>
estuprimas   0.33773    0.18910   1.786  0.07411 . <BR>
<BR>
<BR>
I'd appreciate some insight into this result.<BR>
<BR>
Thank you very much.<BR>
<BR>
Angel Rodríguez-Laso</FONT>
</P>

</BODY>
</HTML>