The goal of causal mediation analysis, often described within the potential outcomes framework, is to decompose the effect of an exposure on an outcome of interest along different causal pathways. Using the assumption of sequential ignorability to attain non-parametric identification, Imai et al. (2010) proposed a flexible approach to measuring mediation effects, focusing on parametric and semiparametric normal/Bernoulli models for the outcome and mediator. Less attention has been paid to the case where the outcome and/or mediator model are mixed-scale, ordinal, or otherwise fall outside the normal/Bernoulli setting. We develop a simple, but flexible, parametric modeling framework to accommodate the common situation where the responses are mixed continuous and binary, and apply it to a zero-one inflated beta model for the outcome and mediator. Applying our proposed methods to a publicly-available JOBS II dataset, we (i) argue for the need for non-normal models, (ii) show how to estimate both average and quantile mediation effects for boundary-censored data, and (iii) show how to conduct a meaningful sensitivity analysis by introducing unidentified, scientifically meaningful, sensitivity parameters.


翻译:伊马伊等人(2010年)提出一个灵活的方法来衡量调解效果,重点是结果和调解人的参数和半参数正常/伯尔努利模型;较少注意结果和(或)调解人模型具有混杂规模、交点或处于正常/伯诺利环境之外的情况;我们开发了一个简单但灵活的参数模型框架,以适应应对措施连续和二进制混合的常见情况,并将其应用于结果和调解人零一膨胀的贝塔模型;将我们提出的方法应用于公开使用的JOSBS II数据集;我们(一) 主张需要非正常模型;(二) 说明如何估计边界普查数据的平均和微调影响;以及(三) 说明如何通过引入不明、具有科学意义和敏感性的参数进行有意义的敏感性分析。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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