存在未测量中介-结局混杂因素时受控直接效应的稳健估计与模型选择
统计方法学
2024-10-30 v1
摘要
受控直接效应（CDE）是用于评估暴露和中介对结局影响的因果估计量之一。当中介与结局之间存在未测量的混杂因素时，普通的识别假设不再成立。在本文中，我们考虑了一个在存在未测量混杂因素时识别CDE的识别条件。关键假设是：1）暴露的随机分配，以及2）存在与中介直接相关的工具变量。在这些条件下，我们提出了一种新颖的双重稳健估计方法，该方法在倾向得分模型或基线结局模型中只要有一个被正确设定就能良好工作。此外，我们为CDE提出了一个基于广义信息准则（GIC）的模型选择准则，该准则能确保模型选择的一致性。我们将所提出的程序和相关方法应用于模拟和真实数据集，以确认这些方法的性能。我们提出的方法能够以高概率选择正确的模型，并准确估计CDE。
引用
@article{arxiv.2410.21832,
title = {Robust Estimation and Model Selection for the Controlled Directed Effect with Unmeasured Mediator-Outcome Confounders},
author = {Shunichiro Orihara and Shinpei Imori and Kosuke Morikawa and Atsushi Goto and Masataka Taguri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.21832},
year = {2024}
}
备注
Keywords: double robustness, instrumental variable, model selection, structural mean model, UK biobank