上面两种方法都是孟德尔中介做法的思想,具体到操作上会有一些问题,比如用MVMR我们得到直接效应,用总效应减去直接效应我们其实只能得到间接效应的点估计,同样的,Two-step MR也存在这个问题,我们只能得到间接效应的点估计,怎么求标准误,和置信区间是在实操中要解决的问题。下面给大家介绍几种解决方法。delta方法 上...
R数据分析:孟德尔随机化中介的原理和实操 中介本身就是回归,基本上我看到的很多的调查性研究中在中介分析的方法部分都不会去提混杂,都是默认一个三角形画好,中介关系就算过去了,这里面默认的逻辑就是前两步回归中的混杂是一样的,计算中介效应的时候就自动消掉了。 但是,实际上对不对,还是有待具体分析的: Traditi...
上面两种方法都是孟德尔中介做法的思想,具体到操作上会有一些问题,比如用MVMR我们得到直接效应,用总效应减去直接效应我们其实只能得到间接效应的点估计,同样的,Two-step MR也存在这个问题,我们只能得到间接效应的点估计,怎么求标准误,和置信区间是在实操中要解决的问题。 下面给大家介绍几种解决方法。 delta方法 上面的...
此方法也可以用来计算中介,分为两步,第一步是计算暴露对中介变量的效应得到a,第二步是计算中介到结局的效应得到b,然后两系数相乘得到中介效应。 用总效应(单独跑一个暴露到结局的孟德尔,我们就有总效应了)减去中介效应后得到直接效应,到这儿所有的系数都有了。 The indirect effect of the exposure on the outco...
bootstrap基本思路是对原来的分析数据进行有放回的随机抽样形成抽样数据集,bootstrap1000次就会形成1000个抽样数据集,每个抽样数据集都可以算我们需要的统计量,这样统计量的分布就出来了,也就有了置信区间。 bootstrap对象生成后计算中介效应和中介比例部分代码见下: ...
bootstrap基本思路是对原来的分析数据进行有放回的随机抽样形成抽样数据集,bootstrap1000次就会形成1000个抽样数据集,每个抽样数据集都可以算我们需要的统计量,这样统计量的分布就出来了,也就有了置信区间。 bootstrap对象生成后计算中介效应和中介比例部分代码见下: ...
R数据分析:孟德尔随机化中介的原理和实操(孟德尔随机化注意事项) 中介本身就是回归,基本上我看到的很多的调查性研究中在中介分析的方法部分都不会去提混杂,都是默认一个三角形画好,中介关系就算过去了,这里面默认的逻辑就是前两步回归中的混杂是一样的,计算中介效应的时候就自动消掉了。
上面介绍的方法帮助我们计算出来标准误后通过正态近似后和界值对比即可得到相应的p值,比如中介效应分布画出来后和界值0对比,分布曲线下横轴和0轴曲线下面积即为p值。 整个的孟德尔随机化中介就给大家分享完了。 小结 今天给大家写了孟德尔随机化分析做中介的原理思路和中介效应的计算方法,感谢大家耐心看完,自己的文...
bootstrap基本思路是对原来的分析数据进行有放回的随机抽样形成抽样数据集,bootstrap1000次就会形成1000个抽样数据集,每个抽样数据集都可以算我们需要的统计量,这样统计量的分布就出来了,也就有了置信区间。 bootstrap对象生成后计算中介效应和中介比例部分代码见下: ...