孟德尔随机化 delta method

孟德尔随机化是一种用于实验设计和数据分析的方法，用于控制实验中的混杂因素。它可以帮助研究者确定因果关系，并降低偏差的可能性。然而，孟德尔随机化本身并不能提供我们所需要的值，比如间接效应的标准误差和中介比例的标准误差。在这种情况下，可以借助一种方法叫做delta method来计算这些值。

Delta method是一种用于计算函数的方差的方法，它可以通过近似计算来确定函数的标准误差。在这种情况下，delta method可以用于计算中介效应ab的置信区间和中介占比的置信区间。

Propagation of error是指确定计算结果的不确定度与各个测量结果的不确定度之间的关系的方法。它可以帮助我们确定计算结果的标准误差。在使用Two-step MR得到a和b之后，可以使用Propagation of error方法计算中介效应ab的置信区间，同时使用商的标准差算法计算中介占比的置信区间。

因此，当我们需要获得孟德尔随机化的delta method时，我们可以通过使用Propagation of error和商的标准差算法来计算中介效应的置信区间和中介占比的置信区间。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R数据分析：孟德尔随机化中介的原理和实操二](https://blog.csdn.net/tm_ggplot2/article/details/128960105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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