A Calibrated Sensitivity Analysis for Weighted Causal Decompositions
加权因果分解的校准敏感性分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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加权因果分解的校准敏感性分析
- 研究问题
- 通过干预可改变的暴露来分析群体健康差距时，加权因果分解结果对未测量混杂有多敏感，如何以可解释参数表达这种不确定性？
- 方法与思路
- 作者利用边际敏感性模型构造加权因果分解的敏感性分析，以百分位 bootstrap 建立置信区间，并提出便于解释的双参数重表述。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架提供差距干预效应的敏感性推断；在性少数青少年应用中，父母接纳的效应较小且对未测量混杂敏感。
- 阅读关注点
- 应核对差距效应的定义、敏感性参数与混杂机制的对应关系，检查双参数校准依据、区间有效性条件及应用结论的稳健程度。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收。摘要未给出参数范围与效应数值，敏感性分析也不能确定真实混杂强度。
原文摘要
Disparities in health or well-being experienced by minority groups can be difficult to study using the traditional exposure-outcome paradigm in causal inference, since potential outcomes in variables such as race or sexual minority status are challenging to interpret. Causal decomposition analysis addresses this gap by positing causal effects on disparities under interventions to other, intervenable exposures that may play a mediating role in the disparity. While invoking weaker assumptions than causal mediation approaches, decomposition analyses are often conducted in observational settings and require uncheckable assumptions that eliminate unmeasured confounders. Leveraging the marginal sensitivity model, we develop a sensitivity analysis for weighted causal decomposition estimators and use the percentile bootstrap to construct valid confidence intervals for causal effects on disparities. We also propose a two-parameter reformulation that enhances interpretability and facilitates an intuitive understanding of the plausibility of unmeasured confounders and their effects. We illustrate our framework on a study examining the effect of parental acceptance on disparities in suicidal ideation among sexual minority youth. We find that the effect is small and sensitive to unmeasured confounding, suggesting that further screening studies are needed to identify mitigating interventions in this vulnerable population.