【摘 要】
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因果中介分析是通过中介变量识别解释自变量和因变量之间关系的因果机制。目前,中介分析的研究主要集中在自然直接与间接效应推断,很少进行效应的估计与分布的研究。本文分别在简单中介模型、具有混杂变量的中介模型、具有交互作用的中介模型和具有多个中介变量的中介模型下进行了自然直接与间接效应估计,并由Delta方法获得了估计量的分布。论文的主要工作包括以下四个部分。第一部分对单个中介变量情形,运用线性回归建立自
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因果中介分析是通过中介变量识别解释自变量和因变量之间关系的因果机制。目前,中介分析的研究主要集中在自然直接与间接效应推断,很少进行效应的估计与分布的研究。本文分别在简单中介模型、具有混杂变量的中介模型、具有交互作用的中介模型和具有多个中介变量的中介模型下进行了自然直接与间接效应估计,并由Delta方法获得了估计量的分布。论文的主要工作包括以下四个部分。第一部分对单个中介变量情形,运用线性回归建立自变量、中介变量与因变量之间的结构方程,由极大似然估计方法获得结构方程中参数估计量以及间接效应估计量,并通过Delta方法得到间接效应估计量的渐近正态分布。我们考虑有限样本下进行模拟研究以证明我们提出的估计方法有良好的表现。最后,应用我们提出的估计方法来评估DNA甲基化CpG位点在从社会经济指数到体重指数的因果路径中的中介作用。第二部分对于具有混杂变量的因果中介模型,运用线性回归建立结构方程,运用最小二乘估计获得参数估计量。由正态分布性质与Delta方法获得自然直接效应与自然间接效应估计量服从渐近正态分布。我们在有限样本下实施模拟研究来说明我们方法的有效性,并分析了一组真实数据。第三部分对于具有交互作用的因果中介模型,运用线性回归建立结构方程,给出基于反事实框架的间接效应和直接效应表达式,获得间接效应和直接效应极大似然估计量,由Delta方法获得效应值估计量分布。我们在有限样本下实施模拟研究来说明我们方法的有效性,并分析了一组真实数据。第四部分对于存在连续型和二元中介变量的因果中介模型,运用线性回归和Logit回归建立结构方程,给出基于反事实框架下的间接效应与直接效应定义,并推导出效应表达式。由极大似然估计与梯度下降法获得自然直接与间接效应估计量,并由Delta方法获得效应估计量分布。在有限样本下实施了模拟研究,模拟研究的结果说明我们提出方法有良好的表现。最后把我们提出的方法运用到体质肥胖数据中。图8表8参54
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