Descomposición del Efecto en Presencia de Confusores Inducidos por el Tratamiento

Los análisis de mediación causal a menudo se complican por los confusores inducidos por el tratamiento en la relación mediador-resultado. En presencia de tales confusores, los efectos directos e indirectos naturales del tratamiento sobre el resultado, en los que se puede descomponer aditivamente el efecto total, no se identifican. Un conjunto de efectos alternativos pero similares, conocidos como análogos de intervención aleatoria al efecto directo natural (rNDE) y al efecto indirecto natural (rNIE), todavía se puede identificar en esta situación, pero los estimadores existentes para estos efectos requieren un complicado procedimiento de pesaje que es difícil de utilizar en la práctica. Introducimos un nuevo método para estimar el rNDE y el rNIE que implica solo una adaptación menor de los métodos de regresión comparativamente simples utilizados para realizar la descomposición del efecto en ausencia de confusión inducida por el tratamiento. Esto implica ajustar (a) un modelo lineal generalizado para la media condicional del mediador dado el tratamiento y un conjunto de confusores base y (b) un modelo lineal para la media condicional del resultado dado el tratamiento, mediador, confusores base y un conjunto de confusores inducidos por el tratamiento que han sido residualizados con respecto al pasado observado. El rNDE y el rNIE son funciones simples de los parámetros en estos modelos cuando se especifican correctamente y cuando no hay variables no observadas que confundan las relaciones tratamiento-resultado, tratamiento-mediador o mediador-resultado. Ilustramos el método descomponiendo el efecto de la educación sobre la depresión a mitad de vida en componentes que operan a través de ingresos versus factores alternativos. Hay paquetes de R y Stata disponibles para implementar el método propuesto.