Возможно ли иметь переменную, которая действует как модификатор эффекта и как определяющий фактор?

Возможно ли иметь переменную, которая действует как модификатор эффекта (измерения) и как фактор, влияющий на данную пару ассоциаций риск-результат?

Я все еще немного не уверен в различии. Я посмотрел на графические обозначения, чтобы помочь мне понять разницу, но различия в обозначениях сбивают с толку. Графическое / визуальное объяснение двух и когда они могут перекрываться было бы полезно.

Смешивающая переменная должна:

• Быть независимо связанным с результатом;
• Быть связанным с воздействием
• Не должно лежать на причинно-следственной связи между воздействием и результатом.

Это критерии для рассмотрения переменной как потенциальной смешанной переменной. Если потенциальный нарушитель обнаруживается (посредством стратификационного и корректирующего тестирования), чтобы фактически спутать связь между риском и исходом, то любая нескорректированная связь между риском и исходом является артефактом нарушителя и, следовательно, не является реальным эффектом.

Модификатор эффекта с другой стороны не смущает. Если эффект реален, но величина эффекта отличается в зависимости от некоторой переменной X, тогда эта переменная X является модификатором эффекта.

Поэтому, чтобы ответить на ваш вопрос, на мой взгляд, невозможно иметь переменную, которая действует как модификатор эффекта и как смешивающую переменную для данной выборки исследования и данной пары факторов риска и результатов.

Вы можете найти больше информации здесь

$x$$y$$c$$x$$y$

set.seed(234)
c <- runif(10000)
x <- c + rnorm(10000, 0, 0.1)
y <- 3*x + 2*x*c + rnorm(10000)

$y = 3*x + 2*x*c$$c$$x$$y$$x$

lm(y ~ x) 
Coefficients:
(Intercept)            x  
     -0.258        4.856 

Наконец, как указано в моем комментарии, определение, данное oisyutat, неверно. Это отражает то, что Иудея Перл называет «ассоциативным критерием» для собеседника, и он приводит множество причин, почему это определение не выполняется. См. Перл (2009), Причинность, раздел 6.3.