Exact mediation analysis for ordinal outcome and binary mediator
有序结果与二元中介变量的精确中介分析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：摘要明确研究反事实直接与间接效应及中介分析；有序响应模型服务于因果目标，并非离散选择行为研究。
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有序结果与二元中介变量的精确中介分析
- 研究问题
- 在单一二元中介变量和有序结果变量的情形下，如何精确表达并估计反事实直接与间接效应，替代已有的近似结果？
- 方法与思路
- 作者为中介设定 logistic 回归、为结果设定累积 logit 模型，推导参数化因果效应，以自助法计算标准误并提供 R 例程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出直接和间接效应的精确参数表达，并推导与所设数据生成机制一致的自然效应模型，扩展此前仅有近似的结果。
- 阅读关注点
- 核对效应所用尺度、完整识别条件、累积 logit 模型的限制，以及精确表达式、自助法步骤和自然效应模型之间的关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列明识别条件或误设稳健性，精确指模型内表达，不能据此保证实证因果有效。
原文摘要
With reference to a single mediator context, this brief report presents a model-based strategy to estimate counterfactual direct and indirect effects when the response variable is ordinal and the mediator is binary. Postulating a logistic regression model for the mediator and a cumulative logit model for the outcome, the exact parametric formulation of the causal effects is presented, thereby extending previous work that only contained approximated results. The identification conditions are equivalent to the ones already established in the literature. The effects can be estimated by making use of standard statistical software and standard errors can be computed via a bootstrap algorithm. To make the methodology accessible, routines to implement the proposal in R are presented in the Appendix. A natural effect model coherent with the postulated data generating mechanism is also derived.