Stata 18数据统计分析软件包，因果中介分析！

新的中介指令扩展了 Stata 强大的因果推理套件，以支持因果中介分析。因果分析识别并量化因果效应。因果中介分析将它们解开。这些效应是通过另一个变量（中介）介导的吗？

从结果和中介模型的 23 种组合（包括线性、logit 和 Poisson）中选择一种来估计总效应并将其分解为直接和间接（通过中介）效应。计算受控的直接效应和比例介导。将效应重铸为赔率、风险和发生率比率。绘制估计结果图。获取预测。还有更多。

让我们看看它的工作原理

我们想知道体育锻炼是否能改善自我感知的幸福感，如果是，在多大程度上。此外，我们希望更多地了解这种因果效应的运作机制。也许锻炼会导致人体中某些化学物质或hormone的增加，这反过来又会影响对幸福感的看法。为了回答这样的问题，我们使用因果中介模型来估计平均调理结果，并将其分解为直接和间接结果。

我们从一项随机对照试验中获得了虚构的数据，该试验将个体随机分为两组——一组进行体育锻炼，另一组在休息状态下花费相同的时间。主观幸福感是在调理前后测量的。此外，还测量（虚构的）hormone bonotonin的水平。研究人员希望确定运动是否会导致bonotonin水平的增加，这反过来又对主观幸福感产生积极影响。

我们使用二元结果变量（幸福感），表明与基线测量相比，幸福感增加了 10%。介质变量（bonotonin）也是二元的，用于衡量该化学品的产量是否增加了10%。

我们对结果和中介都使用 logit 模型，并指定以下因果中介模型：

估计的总效应（TE）为 0.26。因为我们的结果变量是二元的，所以这种效应是在概率尺度上衡量的。我们将这种效应解释为平均调理效应：如果人群中的每个人都会锻炼，那么与没有人锻炼相比，在概率量表上获得更高幸福感的概率将增加 0.26 个百分点。

表中显示的其余结果是自然间接效应（NIE）和自然直接效应（NDE）的估计值。NIE告诉我们运动在多大程度上通过产生bonotonin来影响幸福感。濒死体验通过bonotonin以外的机制捕捉运动对幸福感的影响。这里的 NIE 为 0.11 意味着 0.11 的更高幸福感的概率增加是由于运动通过产生 bonotonin 的影响。根据濒死体验，0.15的增加是由于其他机制。

上面，我们将概率量表上的估计影响解释为风险差异。如果我们愿意，我们也可以根据风险比或比值比来解释它们。例如，为了获得优势比，我们使用 postestimation 指令 estat 或：

总效应对应于2.95的比值比，在本例中为直接效应和间接效应比值比的乘积。为了计算风险比，我们可以使用estat rr，如果我们对结果拟合一个泊松模型，我们可以使用estat irr来计算发病率比。

我们还可以使用 estat cde 估计受控直接效应（CDE）。例如，在反事实假设下，我们可能对直接影响感兴趣，即人口中的每个人都会经历bonotonin水平的增加，或者没有人这样做。为此，我们使用选项 mvalue（0 1）指定 estat cde，以估计（二元）介质 bonotonin 设置为 0 或 1 的调理的平均受控直接效应：