On relation between separable indirect effect, natural indirect effect, and interventional indirect effect
可分离、自然与干预间接效应之间的关系AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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可分离、自然与干预间接效应之间的关系
- 研究问题
- 可分离、自然和干预间接效应的识别前提有何差异，尤其在存在中间混杂变量时，哪些效应能够保留中介机制的解释？
- 方法与思路
- 作者系统比较三类间接效应的因果前提，以中介零效应准则评估解释，并提出存在中间混杂时自然间接效应的新识别结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，可分离间接效应的中介解释需要额外不可验证前提，并提出识别结果与整合分析框架，强调解释性和前提可证伪性的权衡。
- 阅读关注点
- 应核对中介零效应准则的定义、可分离干预的构造、自然间接效应新识别结果的额外条件，以及各结论对应的模型范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列出新识别条件，对自然间接效应更基础的判断属于作者的论述。
原文摘要
Recently, the separable indirect effect (SIE) has gained attention due to its identifiability without requiring the untestable cross-world assumption necessary for the natural indirect effect (NIE). This article systematically compares the causal assumptions underlying the SIE, NIE, and interventional indirect effect (IIE) and evaluates their feasibility for mediational interpretation using the mediation null criterion, with a particular focus on the SIE. We demonstrate that, in the absence of intermediate confounders, the SIE lacks a mediational interpretation unless additional unverifiable assumptions are imposed. When intermediate confounders are present, separable effect methods fail to accurately capture the indirect effect, whereas the NIE still satisfy the mediation null criterion. Additionally, we present a new identification result for the NIE in the presence of intermediate confounders. Finally, we propose an integrated framework for practical analysis. This article emphasizes that the NIE is the most fundamental definition of indirect effect among the three measures and highlights the trade-off between mediational interpretability and assumption falsifiability.