Ist es möglich, eine Variable zu haben, die sowohl als Effektmodifikator als auch als Störfaktor fungiert?

Ist es möglich, eine Variable zu haben, die sowohl als Effektmodifikator (Messmodifikator) als auch als Störfaktor für ein bestimmtes Paar von Risiko-Ergebnis-Assoziationen fungiert?

Ich bin mir der Unterscheidung immer noch ein wenig unsicher. Ich habe mir die grafische Notation angesehen, um den Unterschied zu verstehen, aber die Unterschiede in der Notation sind verwirrend. Eine grafische / visuelle Erklärung der beiden und wann sie sich überschneiden könnten, wäre nützlich.

Eine verwirrende Variable muss:

• Unabhängig mit dem Ergebnis verbunden sein;
• Mit der Exposition verbunden sein
• Darf nicht auf dem kausalen Weg zwischen Exposition und Ergebnis liegen.

Dies sind die Kriterien, um eine Variable als potenziell verwirrende Variable zu betrachten. Wenn der potenzielle Störfaktor entdeckt wird (durch Schichtungs- und Anpassungstests), um die Beziehung zwischen Risiko und Ergebnis tatsächlich zu verwechseln, ist jede nicht angepasste Assoziation zwischen Risiko und Ergebnis ein Artefakt des Störers und daher kein wirklicher Effekt.

Ein Effektmodifikator hingegen verwechselt nicht. Wenn ein Effekt real ist, die Stärke des Effekts jedoch abhängig von einer Variablen X unterschiedlich ist, ist diese Variable X ein Effektmodifikator.

Um Ihre Frage zu beantworten, ist es meines Wissens nicht möglich, eine Variable zu haben, die sowohl als Effektmodifikator als auch als verwirrende Variable für eine bestimmte Stichprobe und ein bestimmtes Paar von Risikofaktoren und Ergebnissen fungiert.

Weitere Informationen finden Sie hier

Ja, es ist absolut möglich, dass eine Variable sowohl ein Confounder als auch ein Effektmodifikator ist. Wir können eine schnelle Simulation in R durchführen, um dies zu überprüfen: Betrachten Sie den folgenden Mechanismus, wobei die Behandlung und das Ergebnis ist. beeinflusst sowohl als auch und ist daher ein Störfaktor. Es interagiert aber auch mit x und verändert so seine Wirkung auf y.$x$$y$$c$$x$$y$

set.seed(234)
c <- runif(10000)
x <- c + rnorm(10000, 0, 0.1)
y <- 3*x + 2*x*c + rnorm(10000)

Wir wissen also, dass der wahre Kausalmechanismus . modifiziert eindeutig den Effekt von . Wenn wir jedoch die Regression von auf ausführen , sehen wir auch die Verwirrung:$y = 3*x + 2*x*c$$c$$x$$y$$x$

lm(y ~ x) 
Coefficients:
(Intercept)            x  
     -0.258        4.856 

Schließlich ist, wie in meinem Kommentar ausgeführt, die von oisyutat gegebene Definition falsch. Es spiegelt wider, was Judea Pearl "das Assoziationskriterium" für einen Störfaktor nennt, und er gibt mehrere Gründe an, warum diese Definition fehlschlägt. Siehe Pearl (2009), Causality, Abschnitt 6.3.