孟德尔随机化（MR）是一种利用遗传变异无偏估计存在未测量混杂因素的因果效应的方法。MR广泛应用于流行病学和人口科学的其他相关领域。本文研究了日益流行的两样本汇总数据磁共振设计中的统计推断。我们表明，当所有遗传变异满足排除限制假设时，或在遗传条件下，当不存在多效性时，观察到的关联的线性模型在广泛的环境中近似成立。在这种情况下，我们导出了具有可证明一致性和渐近正态性的最大轮廓似然估计量。然而，通过分析实际数据集，我们发现了MR系统性和特异性多效性的有力证据，与最近在遗传学中提出的复杂性状的全基因模型相呼应。我们采用随机效应模型对系统的多效性进行建模，其中没有任何遗传变异精确满足排除限制条件。在这种情况下，我们通过调整剖面得分提出了一个一致的渐近正态估计量。然后，我们通过对调整后的个人资料得分进行稳健性分析来解决特质多效性问题。我们使用几个模拟和实际数据集证明了所提方法的鲁棒性和效率。