分位数中介分析
统计方法学
2024-12-23 v1
摘要
中介分析有助于检验中间变量是否以及如何中介暴露变量对感兴趣结果的影响。在实际研究中，结果的分位数而非均值，对于特定亚组之间的比较具有科学意义。尽管文献中已有一些实证研究，但仍缺乏对基于分位数的中介分析的深入理论研究，这阻碍了从业者使用此类方法来回答重要的科学问题。为了填补这一重要技术空白，本文开发了一种分位数中介分析方法，以促进在假设的有向无环图下对分位数中介效应的识别、估计和检验。我们在反事实框架中建立了两个关键估计量，即分位数自然直接效应（qNDE）和分位数自然间接效应（qNIE），两者均具有闭式表达式。为了克服无中介效应的零假设是复合假设的问题，我们建立了一种强大的自适应自助法，并在理论和数值上证明了其能够实现适当的第 I 类错误控制。我们通过广泛的模拟实验和真实世界数据集说明了所提出的分位数中介分析方法，在该真实数据集中，我们研究了脂质组学生物标志物对邻苯二甲酸酯暴露与临床诊断为体重指数第 95 百分位数的幼儿肥胖之间关系的中介效应。
引用
@article{arxiv.2412.15401,
title = {Quantile Mediation Analytics},
author = {Canyi Chen and Yinqiu He and Huixia J. Wang and Gongjun Xu and Peter X. -K. Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.15401},
year = {2024}
}