空气污染混合物的因果分析：估计量、正性与外推

空气污染混合物的因果推断是一个日益重要且面临巨大挑战的问题。当暴露是一个多变量混合物时，存在许多可能对因果效应估计有名义兴趣的暴露对比，但复杂的联合混合物分布常常导致观测数据在提供许多常规定义的因果效应估计信息方面极为有限。我们使用潜在结果来1）定义空气污染混合物的因果效应，2）形式化估计所需的关键混合物正性假设，以及3）提供混合物环境中正性违例的诊断指标，使研究人员能够评估数据在多大程度上能够实际支持感兴趣的混合物效应估计。对于经验支持有限的情况，我们重新定义了因果估计量，根据其是可直接由观测数据提供信息还是完全依赖于模型外推来分配因果效应，从而分离出空气污染混合物因果效应的关键信息来源。这些思想被用于评估一个关于环境颗粒物空气污染化学成分的美国全国数据集，以支持各种因果混合物效应的估计。