効果修飾子と交絡因子の両方として機能する変数を持つことは可能ですか？

特定のリスクと結果の関連のペアに対して、効果（測定）修飾子と交絡因子の両方として機能する変数を持つことは可能ですか？

私はまだ区別が少しわかりません。私は違いを理解するのを助けるためにグラフィカルな表記法を見てきましたが、表記法の違いは当惑しています。両者のグラフィック/視覚的な説明と、それらが重複する可能性がある場合は、役立つでしょう。

交絡変数は：

• 独立して結果に関連付けられている。
• 露出に関連付けられている
• 暴露と転帰の間の因果関係にあるべきではない。

これらは、変数を潜在的な交絡変数と見なすための基準です。潜在的な交絡因子が（層別化および調整テストを通じて）発見され、実際にリスクと結果の関係が混乱する場合、リスクと結果の間に見られる調整されていない関連付けは交絡因子のアーティファクトであり、実際の影響ではありません。

一方、効果修飾子は混乱しません。効果が実際であるが、効果の大きさが変数Xによって異なる場合、その変数Xは効果修飾子です。

したがって、あなたの質問に答えるには、特定の研究サンプルと特定のリスク要因と結果のペアについて、効果修飾子と交絡変数の両方として機能する変数を使用することは不可能だと理解しています。

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はい、変数が交絡因子であり効果修飾子でもある可能性は絶対にあり得ます。Rでクイックシミュレーションを実行して、これを確認できます。次のメカニズムを考えますは治療であり、は結果です。はと両方に影響を与えるため、交絡因子です。しかし、それはxとも相互作用するため、yに対する影響を変更します。y c x $x$$y$$c$$x$$y$

set.seed(234)
c <- runif(10000)
x <- c + rnorm(10000, 0, 0.1)
y <- 3*x + 2*x*c + rnorm(10000)

したがって、真の因果メカニズムはことがわかり。明らかに、はの効果を変更します。我々はの回帰を実行するときただし、上だけ、我々はまた、交絡に蹴りを参照してください。c x y $y = 3*x + 2*x*c$$c$$x$$y$$x$

lm(y ~ x) 
Coefficients:
(Intercept)            x  
     -0.258        4.856 

最後に、私のコメントで指摘したように、oisyutatによって与えられた定義は間違っています。これは、ジュデアパールが交絡因子の「関連基準」と呼んでいるものを反映しており、この定義が失敗する理由はいくつかあります。Pearl（2009）、因果関係、セクション6.3を参照してください。