【摘 要】
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在心理学、神经科学和统计学领域,因果中介效应研究的内容通常是判断“某个处理”和“潜在结果”之间是否存在中介效应,即处理是否通过中介导致了结果?而在这些研究中,学者们常常使用结构方程模型来估计感兴趣的因果中介效应;已有的文献中,这些结构方程模型可包含的中介变量数据类型有常量、标量和曲线。然而,随着磁共振图像在心理学和神经科学领域的广泛应用,把图像型变量引入到此类结构方程模型的工作迫在眉睫。为此,本文
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在心理学、神经科学和统计学领域,因果中介效应研究的内容通常是判断“某个处理”和“潜在结果”之间是否存在中介效应,即处理是否通过中介导致了结果?而在这些研究中,学者们常常使用结构方程模型来估计感兴趣的因果中介效应;已有的文献中,这些结构方程模型可包含的中介变量数据类型有常量、标量和曲线。然而,随着磁共振图像在心理学和神经科学领域的广泛应用,把图像型变量引入到此类结构方程模型的工作迫在眉睫。为此,本文提出了一种全新的可处理中介变量为三维图像的图像型因果中介分析方法。新方法的构建主要分两部分:第一部分为构造中介为三维图像的线性图像型结构方程模型并为之设计合理的参数可识别性假设,第二部分为建立有效的参数估计方法。为了验证所提出的图像型因果中介分析方法的有效性,本文进行了一系列模拟。此外,本文还将所提出的方法应用到中介为磁共振脑图像的观测性数据研究当中,得到了一些具有启发意义的结果。
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