西安交通大学医学部公共卫生学院流行病与卫生统计学系(710061)吴立晨 闫淼佳 赵 芃 徐 坤 陈方尧 曾令霞 颜 虹 党少农 米白冰

【提 要】 目的 应用SAS CAUSALMED过程步进行反事实因果分析，为探讨考虑混杂因素及交互作用下的中介作用及因果关系提供依据。方法 以“父母鼓励是否影响儿童认知发展，父母鼓励的效果是否受儿童学习动机的调节”为例，详细介绍了使用SAS CAUSALMED过程步进行中介分析的步骤和结果的解释。结果 通过实例，SAS CAUSALMED过程步可以便捷地对中介作用及其大小进行估计，包括对混杂因素的控制。结论 SAS CAUSALMED过程步可实现各类变量下的中介分析，特别是考虑混杂因素及交互作用下的中介分析。

医学研究的最终目的之一是探讨疾病与暴露之间的因果关系[1]。近年来，在流行病学和统计学领域中，因果推断越来越受到重视。目前公认的估计因果效应的金标准是随机对照试验，但其实施难度大，成本高，并且只能提供因果关系的“黑箱图”，不能解释具体的因果通路。中介分析方法通过确定因果通路上的中间变量，探索产生因果关系的内部作用机制，为探索疾病与暴露因素之间的因果关系提供证据，在因果推断中发挥重要作用[2-4]。

针对医学领域中介分析的迫切需要，已有研究者开发了经典的中介分析方法[5]。经典回归方法易于理解、使用广泛，但是缺乏对因果中介效应和其他效应明确定义的一般框架[6]，因此，经典的方法不能有效地处理交互作用，不能在统一的框架内处理多种变量类型，实际使用范围受限。……