为应用研究者厘清因果中介分析：基于研究目标定义效应

将因果推断引入中介分析带来了理论与方法的进展——具有因果解释的效应定义、对效应识别所需假设的澄清，以及不断扩展的效应估计选项。然而，有关这些结果的文献增长迅速且复杂，可能让不熟悉因果推断或不熟悉中介分析的研究者感到困惑。本文旨在帮助缓解对因果中介分析的理解与采用难度。文章首先强调因果推断方法与传统的介导分析方法之间的一个关键差异，并论证在中介分析中需要显式因果思考及采用因果推断方法的必要性。随后，它以尽可能平实的语言解释现有的效应类型，特别关注用不同类型的研究问题来引出这些效应，并用具体示例加以说明。本阐述区分了两种视角（或分析目的）：解释性视角（旨在解释总效应）与干预性视角（提出关于暴露与中介的假设干预，或假设修正暴露的问题）。对于后者，本文提出利用一类通用的干预效应，该类效应以特例形式包含了大多数常见效应类型——干预直接与间接效应、控制直接效应，以及一种广义干预直接效应类型，还有总效应与整体效应。这一通用类允许灵活的效应定义，比标准的干预直接与间接效应更能契合许多研究问题。