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多因素设计-统计

多因素设计（multifactor design），指实验中安排了1 个以上处理因素的一类研究。

定义

单因素设计-统计

单因素设计（single factor design），指实验中仅安排了1 个处理因素的一类研究。

定义

处理因素-统计

处理因素（treatment factor），指研究者根据研究目的施加于实验单位，在实验中需要设定并阐明其效应的因素。

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实验单位-统计

实验单位（experiment unit），又称“实验对象(experiment subject)”，指接受处理因素的基本单位。

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实验研究设计-统计

实验研究设计（design of experiment），指一种通过主动操纵自变量、控制混杂变量，并随机分配被试到不同实验组别，以检验因果关系的科学研究方法。其核心目标是确立自变量对因变量的因果效应，并通过严格控制实验条件来最小化偏倚。 ...

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研究设计-统计

研究设计（research design），指科学研究中为实现研究目标而制定的系统性计划。它规定了数据的收集、分析和解释方法，以确保研究结果的可靠性、有效性和可重复性。其核心是科学地回答研究问题，同时控制混杂因素和偏差。

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结构嵌套分布模型-统计

结构嵌套分布模型（structural nested distribution model, SNDM），指一类存在随时间变化的暴露或混杂因素时，通过在多个时间点上构建暴露、混杂和结局的联合分布函数, 估计给定历史处理和协变量下的响应变量的分布函数，从而估计时间依赖因果效应的模型。 ...

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结构嵌套均值模型-统计

结构嵌套均值模型（structural nested mean model, SNMM），指一类存在随时间变化的暴露或混杂因素时，通过在多个时间点上构建暴露、混杂和结局的联合分布函数估计给定历史处理和协变量下的每个研究对象在不同暴露取值下的响应变量均值函数，从而估计时间依赖因果效应的模型。 ...

定义

结构嵌套模型-统计

结构嵌套模型（structural nested model, SNM），指一类存在随时间变化的暴露或混杂因素时，通过在多个时间点上构建暴露、混杂和结局的联合分布函数，从而模拟每个研究对象在不同暴露取值下响应变量取值，从而估计时间依赖因果效应的模型。 ...

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两阶段孟德尔随机化-统计

两阶段孟德尔随机化（two-step Mendelian randomization），指一种基于孟德尔随机化方法的因果推断策略，为探讨暴露因素是否通过中介变量而导致疾病结局的改变，针对暴露变量和中介变量分别选择合适的遗传变异，并分两阶段分别探讨暴露到中介和中介到结局间的因果效应，从而阐明暴露到结局的中间机制。 ...

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双向孟德尔随机化-统计

双向孟德尔随机化（bidirectional Mendelian randomization），指基于孟德尔随机化框架的扩展方法，旨在利用遗传变异作为工具变量，同时评估暴露因素对结局以及结局对暴露因素的潜在双向因果关系，从而检验因果关系的方向性并排除反向因果干扰。其核心是通过两组独立的遗传关联数据分别估计双向因果效应，为复杂性状间的因 ...

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两样本孟德尔随机化-统计

两样本孟德尔随机化（two-sample Mendelian randomization），指一种基于孟德尔随机化方法的因果推断策略，基于来自相同人群的两个独立样本，分别建立遗传变异变量与暴露变量和结局变量的关联来估计暴露与结局间的因果效应，从而提高效应推断的把握度。 ...

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独立样本孟德尔随机化-统计

独立样本孟德尔随机化（one-sample Mendelian randomization），指一种基于孟德尔随机化方法的因果推断策略，利用单一研究样本，通过使用二阶段最小二乘回归等模型，定量估计暴露与结局间的因果效应。

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一阶段孟德尔随机化-统计

一阶段孟德尔随机化（one stage Mendelian randomization），指一种基于孟德尔随机化方法的因果推断策略，旨在使用遗传变异作为工具变量来推断暴露因素对结果变量的因果效应，即通过估计遗传变异变量分别与暴露变量和结局变量间的关联来估计暴露与结局间的因果效应。 ...

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孟德尔随机化-统计

孟德尔随机化（Mendelian randomization），指一种利用遗传变异作为工具变量来推断因果关系的方法。基于“亲代等位基因随机分配给子代”的孟德尔遗传定律，选择一个或多个合适的“基因变异“作为工具变量，通过测量遗传变异与暴露因素、遗传变异与疾病结局之间的关联，进而推断暴露与疾病结局间因果关联。 ...

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过度识别检验-统计

过度识别检验（overidentified test），指为了验证工具变量的个数是否超过了模型内生变量的个数，即存在多余的工具变量模型过度识别，对所有工具变量进行外生性检验的统计检验方法。

定义

外生解释变量-统计

外生解释变量（exogenous explanatory variable），指统计模型中，由模型外部因素决定的变量，也体现于模型中试图解释兴趣变量差异的一类变量或模型中与误差项无关的解释变量。

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内生解释变量-统计

内生解释变量（endogenous explanatory variable），指统计模型中，受模型内部其他变量影响的一类变量，也体现于模型中试图解释的一类变量以及模型中与误差项相关的解释变量。

定义

内生性-统计

内生性（endogeneity），指统计模型中的一个或多个解释变量与误差项存在相关关系的现象。

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工具变量-统计

工具变量（instrumental variable），指某变量与模型中随机解释变量高度相关，但却与未知混杂变量独立的一类变量，即该变量仅通过该解释变量来影响研究结局，是估算该解释变量与研究结局间因果效应的有效工具。

定义