【摘 要】
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孟德尔随机化以遗传变异作为工具变量，对感兴趣的暴露因素与结局的因果关联进行估计及评价。遗传变异作为有效工具变量需要满足强关联假设及无多效性假设。然而，由于遗传变异与表型性状间存在复杂的生物学效应，其作为工具变量的多效性往往无法避免。基于此，本文分别从工具变量筛选、无效工具变量检验、校正多效性的模型构建以及敏感性分析等方面介绍无效工具变量的多效性偏倚校正方法。在实际应用中，研究者应结合数据类型、样本
【机 构】
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山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室，太原 030001,山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室，太原 030001,山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室，太原 030001,
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孟德尔随机化以遗传变异作为工具变量，对感兴趣的暴露因素与结局的因果关联进行估计及评价。遗传变异作为有效工具变量需要满足强关联假设及无多效性假设。然而，由于遗传变异与表型性状间存在复杂的生物学效应，其作为工具变量的多效性往往无法避免。基于此，本文分别从工具变量筛选、无效工具变量检验、校正多效性的模型构建以及敏感性分析等方面介绍无效工具变量的多效性偏倚校正方法。在实际应用中，研究者应结合数据类型、样本含量、分析假设等多个方面选择合适的方法进行分析与推断，从而得到一致、稳健的因果效应估计量。
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