迈向回归分析中性取向的因果解释：应用与挑战
应用统计
2024-05-07 v1
摘要
本研究提出一种分析性与性别少数群体（SGM）健康差异的方法，重点关注社会支持水平的作用，以此为例使回归模型能够进行因果解释。我们主张精确定义暴露变量并将中介变量纳入分析，以解决仅比较SGM与异性恋人群之间反事实结局的局限性。我们将性取向定义为不同维度（吸引、行为和身份），并强调根据研究问题单独或综合考虑这些要素。我们还引入了在性取向披露前后测量的社会支持，以便于推断。我们利用2020年和2021年美国国家健康访谈调查的数据，通过检验SGM身份与抑郁症诊断之间的关联来说明这一方法。我们发现SGM身份对抑郁症有直接影响（OR: 3.07, 95% CI: 2.64 - 3.58），而通过社会支持产生的间接效应不显著（OR: 1.07, 95% CI: 0.87-1.31）。我们的研究强调了全面测量性取向的必要性，以及关注社会支持等可干预变量对于赋权SGM群体和解决SGM相关健康不平等问题的重要性。
引用
@article{arxiv.2405.02322,
title = {Towards Causal Interpretation of Sexual Orientation in Regression Analysis: Applications and Challenges},
author = {Junjie Lu and Zhongyi Guo and David H. Rehkopf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02322},
year = {2024}
}