中间混杂与单调性约束下自然中介效应的高效灵活估计
统计方法学
2022-05-10 v1 应用统计
摘要
自然直接效应与自然间接效应是分解平均处理效应并描述通过处理水平对比、经中介变量值诱导变化（间接效应情形）或不经中介变量值诱导变化（直接效应情形）影响结果的中介估计量。自然直接与间接效应在处理诱导混杂存在时一般不可点识别，但若愿假设处理与处理诱导混杂间单调，则仍可识别。我们认为此假设在相对常见的鼓励型设计试验设定中合理，其中干预为随机化处理分配，处理诱导混杂为是否实际接受/依从处理。我们在此单调性假设下发展自然直接与间接效应的效率理论，并据此提出非参数、多重稳健估计量。我们通过模拟研究展示该估计量的有限样本性质，并将其应用于“向机会迁移研究”数据，估计随机分配获得第 8 节住房券（最常见的联邦住房援助形式）对青少年男孩罹患任何情绪或外化障碍风险的自然直接与间接效应，可能经各种学校与社区特征起作用。
引用
@article{arxiv.2205.04408,
title = {Efficient and flexible estimation of natural mediation effects under intermediate confounding and monotonicity constraints},
author = {Kara E. Rudolph and Ivan Diaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.04408},
year = {2022}
}