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故名意思,有向无环图(DAGs)就是一个因果关系图,有点类似于结构方程中的路径图,即,图中包含起因变量(暴露因素),也包含结局变量,他们之间的因果关系通过箭头来表达(有向)。此外,这个因果关系图是无环的,即无法回到起点。假如我们从图中...
//年龄→肥胖【年龄:成为混杂因素】 //静态生活方式→肥胖【静态生活方式:成为混杂因素】 不良饮食、营养失衡:平衡任一作为混杂因素即可
1. 吸烟与肺癌的关系:在研究吸烟与肺癌之间关系的经典案例中,DAG被用来识别和调整潜在的混杂因素,如社会经济地位和遗传因素。 2. 霍乱与水源:19世纪伦敦宽街霍乱暴发是一个著名的流行病学案例,虽然当时还没有DAG这个工具,但研究者通过绘制疾病分布地图,推断出霍乱通过污染的水源传播,这可以看作是DAG分析的前身。
混杂因素2、1任选其一作为研究中的混杂因素 20:09 软件使用 一、搭建:暴露因素&结局变量框架 观察性研究:肥胖对糖尿病的影响 肥胖:exposure(暴露) 糖尿病:outcome(结局变量) 二、根据文献、理论&经验,绘制所有因素 年龄→糖尿病 静态生活方式→糖尿病