在典型的多变量缺失机制下,可恢复性和因果效应的估计
Jiaxin Zhang1,2, S Ghazaleh Dashti1,2, John B Carlin1,2
1Clinical Epidemiology and Biostatistics Unit, Department of Paediatrics, University of Melbourne, Parkville, Australia.
在缺失数据的情况下恢复平均因果效应 (ACE) 取决于缺失假设,可视化在缺失指向非循环图 (m-DAG) 中. 多种归算方法可以提供无偏见的ACE估计,除了需要敏感性分析的特定场景外.
科学领域:
- 因果推理的原因推理.
- 缺失数据方法 缺失数据方法
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 平均因果效应 (ACE) 的识别性依赖于因果和缺失假设.
- 缺失指向非循环图 (m-DAG) 可视化缺失机制.
- 关于ACE可恢复性的先前工作排除了效应修改和估计方法.
研究的目的:
- 将ACE可恢复性的研究扩展到具有效果修改的设置.
- 用g计算评估缺失数据方法的性能,以使用ACE估计.
- 在正典缺失机制的背景下研究ACE估计.
主要方法:
- 在具有效果修改的设置中确定ACE可恢复性.
- 进行模拟研究,评估完整案例分析 (CCA) 和多重归算 (MI).
- 在基于维多利亚青年健康队列研究 (VAHCS) 的模拟中使用正确指定的g计算来估计ACE.
主要成果:
- 如果没有变量 (暴露,结果,混因子) 导致其自身的缺失,除了缺失指标的未测量混因子,则ACE是可恢复的.
- 与g计算兼容的多重归算 (MI) 方法在大多数正规的m-DAG中产生了大约公正的ACE估计.
- 对MI的例外包括当结果导致自身缺失或导致自身缺失的变量的缺失时.
结论:
- 在m-DAG中,ACE的可回收性取决于特定的缺失假设.
- 兼容的MI方法提供了可靠的ACE估计,但在挑战性失踪场景中可能需要敏感性分析.
- 这些发现对缺乏数据的观察性研究中的因果效应估计具有实际意义.
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