大规模单中介假设检验的方法：可行选择及比较

由于零假设 H0:alpha*beta=0 的复合结构（alpha：在调整混杂因素后暴露对中介的效应；beta：在调整暴露和混杂因素后中介对结局的效应），对大量中介进行中介假设检验具有挑战性。在本文中，我们回顾了三类多重中介假设检验方法。除这些已有方法外，我们开发了 Sobel-comp 方法，该方法对 Sobel 检验统计量使用修正的混合参考分布。我们进行了广泛的模拟研究，以在零假设下的假阳性率和备择假设下的真阳性率方面比较全部六种方法。我们发现，使用混合参考分布的那类方法能最好地将零假设下的假阳性率维持在名义水平，并在备择假设下具有最大的真阳性率。我们将所有方法应用于研究来自多民族动脉粥样硬化研究（MESA）的数据中，从成年社会经济地位到糖化血红蛋白水平的通路上 DNA 甲基化位点的中介机制。我们还提供了在实践中选择最优中介假设检验方法的指南。