基于有向无环图和线性回归理论定量分析常见混杂的影响

摘要：

目的 结合有向无环图(directed acyclic graphs,DAGs)与线性回归模型,提出常见混杂的定量分析方法.方法 针对典型的两种DAGs(情形1:X←C→Y;情形2:X←C1→M←C2→Y),基于线性回归理论给出偏倚大小的定量表达式,并探讨各参数对因果效应估计的影响.结果 对于情形1的DAG,暴露X与结局Y的因果效应估计需通过关闭二者间后门路来控制混杂C,否则X与Y间因果估计会受到混杂偏倚的影响.理论推导结果显示,若只改变C对X的效应则同时会增加X的方差,此效应的强弱对混杂偏倚的影响是非单调的,除非在改变C与X的效应的同时控制X的方差不变,而C与Y间的效应强弱对混杂偏倚的影响则是单调的.对于情形2,又称M-DAGs无需做变量控制即可做X与Y的因果估计,但当错误地控制碰撞点M后会导致后门路径打开而出现混杂,此时需进一步控制C1和(或)C2来关闭后门路径.我们用回归理论解释了该结果,并且得到当C1与X相关性较高时,同时控制C1和M的方法结果会不稳定.结论 本研究基于有向无环图,根据线性回归理论推导出常见混杂的定量分析方法,该方法也适用于无法观测的混杂,为多因素因果推断提供了一种实用工具.

关键词：有向无环图;线性回归;混杂偏倚

所属期刊栏目：38

分类号：R181.2(流行病学与防疫)

资助基金：国家自然科学基金面上项目;国家自然科学基金青年科学基金项目;广东省自然科学基金项目

在线出版日期：2021-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：508-513,518