[논문 리뷰] Causal Mediation Analysis for Sparse and Irregular Longitudinal Data

Shuxi Zeng, Stacy Rosenbaum외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 03.

Advanced Causal Inference Techniques참고 문헌 73인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 경량 및 비정규적인 종단적 데이터를 위한 기능적 원인 중재 분석 방법을 제안한다. 이는 궤적을 잠재적인 매끄러운 확률과정의 실현으로 모델링함으로써 가능해진다. 기능적 주성분 분석을 통한 차원 감소와 베이지안 추론을 사용하여 직접 효과와 간접 효과를 추정한다. 야생 반달개구리 떼에 적용한 결과, 조기 불리한 환경이 성인의 피질로이드 수치에 9–14%의 직접 효과를 미치며, 사회적 유대를 통한 중재 효과는 유의미하지 않다.

ABSTRACT

Causal mediation analysis seeks to investigate how the treatment effect of an exposure on outcomes is mediated through intermediate variables. Although many applications involve longitudinal data, the existing methods are not directly applicable to settings where the mediator and outcome are measured on sparse and irregular time grids. We extend the existing causal mediation framework from a functional data analysis perspective, viewing the sparse and irregular longitudinal data as realizations of underlying smooth stochastic processes. We define causal estimands of direct and indirect effects accordingly and provide corresponding identification assumptions. For estimation and inference, we employ a functional principal component analysis approach for dimension reduction and use the first few functional principal components instead of the whole trajectories in the structural equation models. We adopt the Bayesian paradigm to accurately quantify the uncertainties. The operating characteristics of the proposed methods are examined via simulations. We apply the proposed methods to a longitudinal data set from a wild baboon population in Kenya to investigate the causal relationships between early adversity, strength of social bonds between animals, and adult glucocorticoid hormone concentrations. We find that early adversity has a significant direct effect (a 9-14% increase) on females' glucocorticoid concentrations across adulthood, but find little evidence that these effects were mediated by weak social bonds.

연구 동기 및 목표

• 희박하고 비정규적인 관찰 시간을 가진 종단적 데이터에 대해 원인 중재 방법의 부족을 해결하기 위해.
• 희박하고 비정규적인 궤적을 잠재적인 매끄러운 확률과정의 실현으로 모델링하여 타당한 원인 추론을 가능하게 하기 위해.
• 비정규적인 시간 그리드와 변동하는 측정 빈도를 고려하면서도, 기능적 자료 설정으로의 원인 중재 프레임워크를 확장하기 위해.
• 기능적 주성분 분석과 베이지안 방법을 사용하여 계산적으로 실현 가능한 추정 및 추론 전략을 개발하기 위해.
• 실제 야생 반달개구리 데이터셋에 이 방법을 적용하여 조기 불리한 환경, 사회적 유대, 스트레스 호르몬 간의 원인 경로를 조사하기 위해.

제안 방법

• 희박하고 비정규적인 종단적 자료를 잠재적인 매끄러운 확률과정의 실현으로 간주하여 기능적 자료 분석을 가능하게 한다.
• 중재자 및 결과 변수 궤적의 첫 번째 몇 개 주성분을 추출하기 위해 기능적 주성분 분석(FPCA)을 사용하여 차원 감소를 수행한다.
• FPCA로 감소된 구성요소를 바탕으로 잠재 결과와 구조적 방정식 모델을 사용하여 직접 및 간접 원인 효과를 수립한다.
• 사전 분포와 사후 계산을 포함하여 불확실성을 정량화하기 위해 게이브스 샘플러를 사용한 베이지안 추론을 실시한다.
• 비모수적 원인 추정량의 식별을 보장하기 위해 순차적 무시 가능성을 포함한 식별 가정을 정의한다.
• 모든 개인의 잠재적인 매끄러운 과정을 FPCA를 사용하여 추정하여 결측치나 비정규적인 시간 포인트를 처리하고, 모든 피험자에 대해 일관된 추정을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 야생 여자 반달개구리에서 조기 불리한 환경이 성인의 피질로이드 농도에 미치는 직접 효과는 무엇인가?
• RQ2 조기 불리한 환경이 피질로이드 수치에 미치는 효과가 사회적 유대의 강도를 통해 중재되는 정도는 어느 정도인가?
• RQ3 희박하고 비정규적으로 간격이 떨어진 종단적 자료를 다룰 수 있도록 원인 중재 분석을 어떻게 적응시킬 수 있는가?
• RQ4 기능적 자료 분석 기법은 비정규적인 관찰이 있는 원인 중재 설정에서 추정 정확도와 불확실성 정량화를 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 야생 동물 종단적 자료의 중재 분석에서 관측되지 않은 혼란 요인의 영향은 무엇인가?

주요 결과

• 조기 불리한 환경은 성인의 피질로이드 농도에 유의미한 직접 효과를 미치며, 여성에서 약 9–14%의 증가가 추정된다.
• 조기 불리한 환경이 피질로이드 수치에 미치는 효과가 약한 사회적 유대를 통해 중재된다는 증거는 거의 없다.
• 제안된 방법은 기능적 주성분 분석을 통해 궤적을 매끄러운 확률과정의 실현으로 모델링하여 희박하고 비정규적인 종단적 자료를 효과적으로 다룬다.
• 게이브스 샘플링을 사용한 베이지안 추론은 추정된 직접 효과와 간접 효과의 정확한 불확실성 정량화를 제공한다.
• 이 방법은 변동하는 측정 빈도와 비정규적인 시간 그리드에 강건하며, 이러한 조건에서 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보인다.
• 비검증 가능한 순차적 무시 가능성 가정이 있기 때문에, 특히 관측되지 않은 혼란 요인이 존재할 수 있는 관찰 기반 동물 연구에서는 민감도 분석을 권장한다.