统计分析：中介分析

Question

如题所述

Answer 1

01 理论解析：中介效应的魅力

中介分析是一种科学方法，旨在探索自变量X如何影响因变量Y（X→Y）的过程，是否是通过改变中介变量M来实现的（X→M→Y）。它就像是研究一条因果链中的关键环节，确保每个步骤都清晰可见。

当我们考察X对Y的影响时，如果X确实通过M作用于Y，那么M便成为了中介变量。以“家庭经济状况”如何影响“家庭功能”进而影响“青少年疏离感”为例，这个过程可以用以下回归模型描绘：

Y = cX + e1

M = aX + e2

Y = c1X + bM + e3

其中，c代表X对Y的总效应，a代表X对M的影响，b则是在控制了X后，M对Y的影响。而c1是X在M影响下对Y的直接效应。这些效应之间存在联系：总效应c等于直接效应c1加上间接效应（a乘以b）。

02 平台实战：实证分析的魅力

让我们通过极智分析—智能医学统计分析平台，探索“心内”数据中的具体案例。设想年龄(age)如何通过影响“血清肌酐水平”(serumcreatinine)和“血清钠水平”(serumsodium)影响“死亡”(DEATHEVENT)。我们将在平台上进行以下步骤：

导入数据，进入“高级分析”中的“中介分析模块”。
通过线性回归，依次建立年龄影响血清指标的模型（M(j)~X），以及血清指标影响死亡的模型（Y~M(j)）。
构建Average Total Effects模型（Y~X）和Average Direct Effects模型（Y~X+M），来评估总效应和直接效应。

分析结果显示，血清肌酐水平显著中介了年龄对死亡的影响（serumcreatinine~X，P值为0.006），而血清钠水平则未起到中介作用（serumsodium~X，P值为0.428）。这表明中介效应在实际作用中扮演了关键角色。

03 结果解读与启示

总效应Total代表X对Y的直接作用，显著性表明年龄与死亡存在关联，中介分析揭示了这种关联的深层次机制。
中介变量serumcreatinine显著影响死亡，而serumsodium没有显著作用，这说明在特定情况下，血清肌酐水平是影响死亡的中介变量，而血钠水平可能作为第三变量存在。
直接效应Direct显示，当M纳入模型时，X对Y的影响减弱，这证实了中介效应的存在，即年龄通过血清肌酐间接影响了死亡。

在现实中，中介效应的强度和角色各异。大部分情况下，中介并非完全独立，而是部分中介，部分直接作用，这为我们理解复杂因果关系提供了有力工具。

04 方法论与应用

中介效应分析采用Bootstrap抽样法，通过检验间接效应系数乘积（a*b）的置信区间是否包含0，来判断中介作用是否存在。在上述实例中，血清肌酐的间接效应显著，而血钠则不显著。

总结，临床研究的目标是揭示生命科学领域的关键关联，而中介分析正是这种探索的重要手段。利用极智分析平台，我们可以深入剖析这些复杂的关系，为临床决策提供有力支持。