medRxiv 预印本· Gkatzionis, A., Hartwig, F. P., Tilling, K. ·· 2 天前AI 评分12
选择未按碰撞变量分层可在因果效应异质性下使工具变量分析产生偏倚
Selection without Collider Stratification can Bias Instrumental Variable Analyses in the Presence of Causal Effect Heterogeneity
AI 导读
一项模拟研究显示，当选择本身是暴露-结局效应的效应修饰因子（或由效应修饰因子导致）时，工具变量（IV）估计会产生偏倚，而既往研究主要关注碰撞偏倚。研究评估了均值差和比值比尺度上偏倚的大小与方向，并发现工具-暴露关系异质性也可导致偏倚，但幅度通常较小。作者讨论了逆概率加权（IPW）等应对方法。
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