【摘要】：目的對(duì)用于癌癥預(yù)后研究的五種中介分析方法(VanderWeele法、Baron-Kenny法、Imai法、Sobel法和InverseWeight法)進(jìn)行評(píng)價(jià),為實(shí)例分析的方法選擇提供依據(jù)。方法基于模擬試驗(yàn),產(chǎn)生不同參數(shù)設(shè)置下的模擬數(shù)據(jù),并評(píng)價(jià)五種方法的第一類錯(cuò)誤、檢驗(yàn)效能和分析時(shí)間。結(jié)果除InverseWeight法在相關(guān)系數(shù)較大時(shí)第一類錯(cuò)誤有所膨脹外,其余四種方法的第一類錯(cuò)誤在不同參數(shù)情況下均在0.05附近。五種方法的檢驗(yàn)效能趨勢(shì)一致,均隨著樣本量、中介比、總效應(yīng)的增大而增大,隨著刪失比的增大而減小。在樣本量較小(N=100)且中介比不大于30%的情況下,InverseWeight法的檢驗(yàn)效能低于另四種方法。InverseWeight法、Baron-Kenny法和Imai法的分析效率遠(yuǎn)低于VanderWeele法和Sobel法。結(jié)論綜合考慮一類錯(cuò)誤控制、檢驗(yàn)效能及分析效率,推薦VanderWeele法進(jìn)行預(yù)后研究的中介分析。
【圖文】：

?.1(0.2)0.9cen%0，10%，30%，50%0，10%，30%，50%0，10%，30%，50%N100，，500，1000100，500，1000100，200，300，400，500，10002.模擬試驗(yàn)流程(1)根據(jù)參數(shù)設(shè)置產(chǎn)生模擬數(shù)據(jù);(2)用五種方法對(duì)產(chǎn)生的同一模擬數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分析，提取相關(guān)結(jié)果，包括:間接效應(yīng)的點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)(95%CI)、假設(shè)檢驗(yàn)P值及檢驗(yàn)結(jié)果(是否拒絕H0);(3)在不同參數(shù)情況下重復(fù)(1)～(2)步驟1000次，對(duì)1000次的結(jié)果進(jìn)行匯總，得到五種方法的第一類錯(cuò)誤和檢驗(yàn)效能。結(jié)果1.一類錯(cuò)誤當(dāng)總效應(yīng)不存在(HＲ=1)的時(shí)候，IE的期望為0。如圖1為該情況下不同方法的第一類錯(cuò)誤。橫坐標(biāo)為暴露A與中介M的相關(guān)系數(shù)r，縱坐標(biāo)為第一類錯(cuò)誤。當(dāng)相關(guān)系數(shù)較低情況下，五種方法的第一類錯(cuò)誤均接近于0，且隨著相關(guān)系數(shù)的增大而逐漸增大。樣本量較小情況下更為明顯，樣本量較大情況下，該趨勢(shì)有所緩和。相關(guān)系數(shù)較大的情況下，IW法的第一類錯(cuò)誤略有膨脹。刪失比對(duì)第一類錯(cuò)誤的影響不大。圖1總效應(yīng)不存在時(shí)暴露－中介的相關(guān)系數(shù)與第一類錯(cuò)誤的關(guān)系同理，當(dāng)暴露與中介因素不存在相關(guān)性的時(shí)候(r=0)，IE的期望亦為0。圖2為該情況下不同方法的第一類錯(cuò)誤。橫坐標(biāo)為總效應(yīng)，縱坐標(biāo)為第一類錯(cuò)誤。如圖所示，在樣本量較小(N=100)的情況下，五種方法的第一類錯(cuò)誤隨著總效應(yīng)的增大逐漸增大;在樣本量較大(N=500，1000)的情況下，該趨勢(shì)不再明顯，五種方法的第一類錯(cuò)誤均保持在0.05附近。刪失比對(duì)五種方法的第一類錯(cuò)誤影響不明顯。2.檢驗(yàn)效能如圖3所示(r=0.3，HＲ=1.5)，隨著樣本量的增加五種方法的檢驗(yàn)效能均逐漸增大;IW法的檢驗(yàn)效能明顯低于其余四種方法。同樣，如圖4所示(r=0.3，N=100)，隨著總效應(yīng)的增加，檢驗(yàn)效能亦逐漸增大;IW法亦明顯低于其余四種方法。當(dāng)考察相關(guān)

圖2暴露－中介關(guān)系為零時(shí)總效應(yīng)與第一類錯(cuò)誤的關(guān)系圖3r=0.3，HＲ=1.5時(shí)檢驗(yàn)效能與樣本量的關(guān)系其余參數(shù)情況下，趨勢(shì)類似。根據(jù)間接效應(yīng)公式IE=eθ1×β2=er×β2可知，隨著相關(guān)系數(shù)r的增大，間接效應(yīng)理論上呈指數(shù)增加(在log尺度上呈線性增加)，其檢驗(yàn)效能也應(yīng)升高。但模擬結(jié)果與此推測(cè)相違背。結(jié)合模型(1)，提出假設(shè):隨著A和M相關(guān)系數(shù)的增大，模型(1)中A及M的系數(shù)估計(jì)的隨機(jī)擾動(dòng)增加，導(dǎo)致系數(shù)β2的變異變大，從而間接效應(yīng)的變異變大，最終導(dǎo)致在較高相關(guān)系數(shù)的情況下檢驗(yàn)效能減校據(jù)此，設(shè)置模擬試驗(yàn)參數(shù)(β1=β2=0.5，samplesize=100，cen%=0.2，r=0.01(0.01)0.99，基于VanderWeele法模擬5000次，發(fā)現(xiàn):隨著相關(guān)系數(shù)的增大，β2的點(diǎn)估計(jì)波動(dòng)變大，其方差呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)膨脹;log(IE)的估計(jì)值呈線性上升，其方差亦呈指數(shù)級(jí)膨脹(圖6)。該模擬試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了前文的假ChineseJournalofHealthStatistics，Jun．2017，Vol．34，No．3·393·

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