功能中介分析及其在功能磁共振成像数据中的应用
应用统计
2018-05-21 v1
摘要
因果中介分析被广泛用于将处理的因果效应分解为对结果的直接效应和通过中间变量（中介变量）的间接效应。在本研究中，我们引入了一个功能中介分析框架，其中三个关键变量——处理、中介变量和结果——都是连续函数。对于功能测量，因果假设和解释并非立即明确定义。受一项功能磁共振成像（fMRI）研究的启发，我们基于中介变量的影响提出了两种功能中介模型：（1）并发中介模型和（2）历史中介模型。我们进一步讨论了因果假设，并阐明了因果解释。我们提出的模型能够估计个体因果效应曲线，其中直接效应和间接效应都随时间变化。应用于一项基于任务的fMRI研究，我们说明了我们的功能中介框架如何为研究动态脑连接提供新的视角。R包cfma可在CRAN上获取。
引用
@article{arxiv.1805.06923,
title = {Functional Mediation Analysis with an Application to Functional Magnetic Resonance Imaging Data},
author = {Yi Zhao and Xi Luo and Martin Lindquist and Brian Caffo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.06923},
year = {2018}
}