Mediation analysis with the mediator and outcome missing not at random
中介与结果非随机缺失时的中介分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究中介路径上的直接与间接因果效应，以及非随机缺失下的识别条件，因此归入因果推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
中介与结果非随机缺失时的中介分析
- 研究问题
- 当中介变量和结果变量均可能非随机缺失时，哪些额外机制限制能够使直接与间接因果效应得到识别？
- 方法与思路
- 作者研究若干允许中介与结果非随机缺失的可解释机制，分析效应可识别性，并用模拟及就业培训研究展示方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文在特定非随机缺失机制下研究直接与间接效应的识别，并评价相应统计推断的表现。
- 阅读关注点
- 应核对缺失机制限制的具体形式、效应定义与识别推导，以及模拟和National Job Corps Study中的实施条件。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审或期刊接收未获核验；摘要未列出识别所需机制，不能推断一般非随机缺失可被解决。
原文摘要
Mediation analysis is widely used for investigating direct and indirect causal pathways through which an effect arises. However, many mediation analysis studies are challenged by missingness in the mediator and outcome. In general, when the mediator and outcome are missing not at random, the direct and indirect effects are not identifiable without further assumptions. In this work, we study the identifiability of the direct and indirect effects under some interpretable mechanisms that allow for missing not at random in the mediator and outcome. We evaluate the performance of statistical inference under those mechanisms through simulation studies and illustrate the proposed methods via the National Job Corps Study.