Ayi, Komi Roger
(2025).
« Analyse de médiation causale pour des médiateurs non causalement liés » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en mathématiques.
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Résumé
Ce mémoire aborde le problème de la confusion non mesurée dans l’analyse de médiation causale, où l’effet d’une exposition sur une réponse est examiné à travers un médiateur cible. Plus précisément, nous nous intéressons au contexte où cette confusion est générée par la présence d’une cause commune non mesurée entre le médiateur cible et des médiateurs d’intérêt secondaire. Les approches traditionnelles ne parviennent pas à gérer efficacement cette confusion non mesurée, ce qui entraîne des estimations biaisées des effets de médiation. Pour surmonter cette limitation, nous proposons une approche innovante qui reformule l’hypothèse de composition classique afin de mieux prendre en compte les médiateurs corrélés. Cette approche permet de redéfinir les effets direct et indirect du médiateur cible en fonction des effets de médiation joints et individuels, tout en exploitant les hypothèses d’ignorabilité séquentielle pour médiateurs multiples (SIMMA). En complément, nous développons une méthode paramétrique qui modélise explicitement la corrélation entre les médiateurs en fonction du niveau d’exposition, contournant ainsi l’hypothèse souvent irréaliste de corrélation constante dans les données. Nos simulations et l’application à des données réelles confirment la validité de notre approche lorsque l’hypothèse de corrélation constante est respectée, et démontrent sa capacité à mitiger les biais lorsque cette hypothèse est violée.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Médiation causale, confusion non mesurée, médiateurs corrélés, effets naturel direct et indirect, corrélation non constante, modélisation paramétrique.
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