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1. 背景介绍

中介分析是阐明 X 和 Y 如何关联的重要机制之一。在连享会以往的推文中，我们介绍了传统的中介效应分析方法（具体链接见相关推文部分），包括逐步检验回归系数法、系数乘积检验法和系数差异检验法。

然而，在使用传统的中介效应分析时，研究者也面临下列问题： （1）如果没有对中介-结果混杂因素 （mediator-outcome confounders）进行控制，那么传统的中介方法产生的结果可能有很大的偏差 （Andrea Bellavia， 2021）。 （2）传统的中介分析没有包含  的交互作用 （exposure-mediator interaction）。如果交互作用确实存在且被忽视，直接和间接的影响就会有偏差 （Andrea Bellavia， 2021）。 （3）传统的中介分析主要适用于  和  是连续变量且影响是线性的情况。对于非线性的影响，用传统的中介分析方法分析并不容易 （Andrea Bellavia， 2021）。

因此，能够解决上述问题的因果中介分析方法逐渐受到研究者的重视。 在下文中，作者主要向大家介绍一种可以同时分析中介效应 （M）和 交互效应 （X-M）的因果中介分析命令 med4way。

对因果中介分析背景有更多兴趣的研究者也可以点击下方的参考链接。 参考链接：Mediation and interaction analysis