Statistical Methods for Mediation, Confounding and Moderation Analysis Using R and SAS
Notice bibliographique
Résumé
Yu and Li’s book focuses on ‘third-variables’, which are variables that intervene between a treatment or exposure and an observed outcome. These third-variables can mediate, moderate, or confound the relationship between an exposure and outcome, and the book provides a comprehensive guide to understand and analyse these relationships. Written for readers with a foundation in introductory statistics and knowledge of R or SAS, this book equips researchers with tools to examine third-variable effects across various response types, exposures, and third-variables. A notable feature of the book is that it covers methods for multiple exposures, multiple mediators, multi-level mediation and confounding, high-dimensional mediators, and non-linear relationships, as well as continuous, binary, or categorical mediators and outcomes. To my knowledge, this is the only book to cover all these topics. Another notable feature is a whole chapter devoted to the assumptions underlying these methods—a topic often not addressed—and the effects of violating these assumptions are demonstrated with simulations. A chapter on Bayesian methods uses WinBUGS for some of the simpler analyses and enables readers to get a feel for how the methods are implemented ‘under the hood’. In addition, methods to calculate power for these models are provided. Practical real-world examples are used to illustrate the methods and R code is integrated throughout, while most of the SAS macros are in an appendix. Both the R and SAS code can be found on the second author’s website: http://statweb.lsu.edu/faculty/li/book/. The main R functions are in the mma, mmabig, and mlma packages developed by the authors and available on The Comprehensive R Archive Network (CRAN). Several chapters are based on manuscripts by the authors, but the book has a logical flow and is well organised. There is a good balance between the theoretical and practical, and readers will find this to be a comprehensive guide to analysing third-variable effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,068 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,196 | 0,043 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».