我附上我自己做的R中的code，以及如何读取结果中的效应量和P值，若有错误请大家指正：

#mediation: R Package for Causal Mediation Analysis#

library(mediation)
library(sandwich)
tab<-function(x1x){
  print(class(x1x))
  print(table(x1x))
  print(paste0("缺失值:",sum(is.na(x1x))))
}
#示例1#
data(jobs)
a=jobs
a=data.frame(a)

tab(a$control)#中介变量：2分类
tab(a$nonwhite)#自变量：2分类
tab(a$work1)#结局变量：2分类
#

a$nonwhite_1=as.numeric(a$nonwhite)-1
tab(a$nonwhite_1)

med.fit <- glm(control ~ nonwhite, data = a,family = binomial("probit"))
out.fit <- glm(work1 ~ control +nonwhite, data = a,family = binomial("probit"))
med23.out1 <- mediate(med.fit1, out.fit1, treat = "nonwhite", mediator = "control1",control.value = "white0",treat.value = "non.white1")
summary(med23.out1)
plot(med23.out1)

#读取结果中ACME_average的效应量和P值#
med23.out1[["d.avg"]]#ACME_aver_value
med23.out1[["d.avg.ci"]]#ACME_aver_ci
med23.out1[["d.avg.p"]]#ACME_aver_p

#读取结果中ADE_average的效应量和P值#
med23.out1[["z.avg"]]#ACME_aver_value
med23.out1[["z.avg.ci"]]#ACME_aver_ci
med23.out1[["z.avg.p"]]#ACME_aver_p

已经把中介设置成0和1了，还是报那样的错误，是怎么回事呀，我的自变量是三分类的

遇到同样的问题，请问您解决了吗？

您好，我这样操作还是会报同样的错误

您好，按照这个代码操作还是会报同样的错误

你好，看了这篇论文，里面讲到如何进行中介效应检验，那如果中介效应显著，该如何计算中介效应大小呢？

请问解决了嘛，我的情况和你一样，想请教一下~

您好，请问您解决了嘛，想请假以下您