Measurement Error-Robust Causal Inference via Constructed Instrumental Variables
通过构造工具变量实现测量误差稳健的因果推断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：摘要围绕测量误差下平均治疗效应与自然间接效应的识别估计，并采用构造工具变量。
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…
通过构造工具变量实现测量误差稳健的因果推断
- 研究问题
- 当混杂变量或暴露存在测量误差，且没有外部校验数据或误差分布信息时，能否一致估计平均治疗效应和自然间接效应？
- 方法与思路
- 作者在结果回归对含误差变量线性的设定下，从观察数据构造具有工具变量作用的函数，并在特定条件下恢复因果效应估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出无需额外误差信息的估计途径，并用于孟加拉母婴数据，分析铅暴露对出生身长的效应及其在营养影响中的中介作用。
- 阅读关注点
- 应核对构造工具变量满足有效性与相关性的具体条件、测量误差结构限制，以及线性结果模型如何支持两类因果效应识别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未列出工具变量成立的具体条件，不能理解为任意测量误差下均有效。
原文摘要
Measurement error can often be harmful when estimating causal effects. Two scenarios in which this is the case are in the estimation of (a) the average treatment effect when confounders are measured with error and (b) the natural indirect effect when the exposure and/or confounders are measured with error. Methods adjusting for measurement error typically require external data or knowledge about the measurement error distribution. Here, we propose methodology not requiring any such information. Instead, we show that when the outcome regression is linear in the error-prone variables, consistent estimation of these causal effects can be recovered using constructed instrumental variables under certain conditions. These variables, which are functions of only the observed data, behave like instrumental variables for the error-prone variables. Using data from a study of the effects of prenatal exposure to heavy metals on growth and neurodevelopment in Bangladeshi mother-infant pairs, we apply our methodology to estimate (a) the effect of lead exposure on birth length while controlling for maternal protein intake, and (b) lead exposure's role in mediating the effect of maternal protein intake on birth length. Protein intake is calculated from food journal entries, and is suspected to be highly prone to measurement error.