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缺失中介变量对因果效应可迁移性的差异性影响

机器学习 2024-03-14 v1 计算机与社会

摘要

迁移中介效应为理解上游干预(例如改善社区条件如绿地)如何因中介因素而在应用于不同人群时产生不同效果提供了一条途径。然而,当效应所要迁移至的目标人群中存在中介变量缺失时,这些估计可能会产生偏差。我们受公共卫生领域挑战的启发,研究了这一中介变量缺失问题,其中中介变量可能并非随机缺失。我们提出了一个敏感性分析框架,用于量化缺失中介数据对迁移中介效应的影响。该框架使我们能够识别在何种条件下,条件迁移中介效应对于缺失中介数据的子群体会变得不显著。具体而言,我们给出了迁移中介效应作为缺失程度函数的界限。随后,我们将该框架应用于“迁向机遇”研究(一项大规模住房券实验)的纵向数据,以量化中介变量缺失对住房券接收(一种童年期居住地点的上游干预)通过父母健康中介的后续心理健康或物质使用障碍风险的跨地点迁移效应估计值的影响。我们的发现为无偏效应估计所能承受的缺失数据量提供了切实的理解。

关键词

引用

@article{arxiv.2403.08638,
  title  = {Disparate Effect Of Missing Mediators On Transportability of Causal Effects},
  author = {Vishwali Mhasawade and Rumi Chunara},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2403.08638},
  year   = {2024}
}