SMS方法提升高维中介分析统计功效

高维中介分析是揭示生物机制的重要工具，但面临复合零假设检验和关联不平衡两大统计挑战。现有方法依赖准确估计三类零假设比例或取最大值p值，在显著不平衡时可能无法有效控制错误发现率且统计功效有限。SMS方法通过对称中介统计量，联合考虑暴露-中介和中介-结果关联，并基于经验分布估计零假设比例，显著提升了power。模拟和实例分析显示，SMS在关联不平衡场景下优于现有方法。需注意该研究为预印本，尚未经同行评审。