Analytical Uncertainty Quantification for Multilevel Causal Mediation Analysis
Causal mediation analysis is a popular tool for studying complicated causal dependence between multiple variables. We investigate the extent to which the effect of an exposure, X, on a response, Y, is mediated by a third variable, M. One common approach involves fitting regression models and identifying mediation effects with functions of the regression parameters. Unfortunately, uncertainty quantification for these mediation effects is often non-trivial in even simple settings. Existing methods in the literature rely on intensive computation, and thus tend to be slow.
We propose an analytical method for obtaining standard errors of estimated mediation effects. We illustrate our method with Monte Carlo studies and analysis of a dataset on adherence to pandemic lockdown measures across 11 countries.
We propose an analytical method for obtaining standard errors of estimated mediation effects. We illustrate our method with Monte Carlo studies and analysis of a dataset on adherence to pandemic lockdown measures across 11 countries.
Quantification de l’incertitude analytique pour l’analyse de médiation causale à plusieurs niveaux
L’analyse de la médiation causale est un outil populaire pour étudier la dépendance causale complexe entre plusieurs variables. Nous étudions dans quelle mesure l’effet d’une exposition X sur une réponse Y est médiatisée par une troisième variable M. Une approche courante consiste à ajuster des modèles de régression et à identifier les effets de médiation à partir des fonctions des paramètres de régression. Malheureusement, la quantification de l’incertitude associée à effets de médiation est souvent non triviale, même dans des contextes simples. Les méthodes existantes dans la littérature reposent sur des calculs intensifs et tendent donc à être lentes. Nous proposons une méthode analytique pour obtenir les erreurs standard des effets de médiation estimés. Nous illustrons notre méthode par des études de Monte Carlo et l’analyse d’un ensemble de données sur l’adhésion aux mesures de confinement pandémique dans 11 pays.
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