Confounding Variable oder Faktor: Definitive Guide in der Forschung

Confounding Variablen sind häufig in der Forschung und können das Ergebnis Ihrer Studie beeinflussen. Dies liegt daran, dass der externe Einfluss der Störvariablen oder des dritten Faktors Ihr Forschungsergebnis ruinieren und nutzlose Ergebnisse liefern kann, indem eine nicht vorhandene Verbindung zwischen Variablen vorgeschlagen wird.

Um Störvariablen in der Forschung zu kontrollieren, ist es wichtig zu wissen, wie man diese dritten Faktoren eindeutig identifiziert und weiß, wie sie Ihr Forschungsergebnis beeinflussen. Wenn Sie Störvariablen verstehen und kontrollieren, können Sie genauere Ergebnisse in Ihrer Forschung erzielen.

Was ist die verwirrende Variable?

Eine verwirrende Variable bezieht sich in einfachen Worten auf eine Variable, die in einem Experiment nicht berücksichtigt wird. Es wirkt als externer Einfluss, der die Wirkung sowohl abhängiger als auch unabhängiger Forschungsvariablen schnell verändern kann; oft zu Ergebnissen führen, die sich extrem von dem unterscheiden, was der Fall ist.

In der Korrelationsforschung können Störvariablen die wahrgenommene Beziehung zwischen den 2 betrachteten Variablen beeinflussen. ob positiv, negativ oder null. Eine störende Variable kann auch als ein Faktor definiert werden, den ein Forscher nicht kontrollieren oder entfernen konnte, und er kann die Gültigkeit der Forschungsarbeit verzerren.

Wie man verwirrende Variablen identifiziert

Es gibt verschiedene Forschungsmethoden, um verwirrende Variablen zu identifizieren. Die gebräuchlichste Methode besteht darin, zu beobachten, inwieweit sich durch das Entfernen eines Faktors in der Forschung der Koeffizient anderer unabhängiger Variablen in der Forschung ändert.

In diesem Sinne beobachtet und misst der Forscher den geschätzten Grad der Assoziation zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen sowohl vor als auch nach Anpassungen. Beträgt die Differenz zwischen den 2 Messparametern mehr als 10%, so liegt eine Störgröße vor.

Eine andere Methode zur Identifizierung einer Störvariablen besteht darin, festzustellen, ob die Variable sowohl mit der Exposition von Interesse als auch mit dem Ergebnis von Interesse an der Forschung verknüpft werden kann. Wenn es eine sinnvolle und messbare Verbindung zwischen der Variablen und dem Risikofaktor und zwischen der Variablen und dem Ergebnis gibt, dann ist diese Variable verwirrend.

Es gibt verschiedene hypothetische und formale Testmethoden zur Identifizierung von Störvariablen. Das Basismodell, das biologische Modell und die binären logistischen und multivariaten logistischen Regressionsmodelle sind einige der gängigen hypothetischen Forschungsmethoden, mit denen Störvariablen identifiziert werden.

Störvariablen können auch mithilfe verschiedener Tests der Kolinearität identifiziert werden, z. B. durch Messen von Varianzinflationsfaktoren. Sie können den Varianzinflationsfaktor für alle Variablen in Ihrer Forschung berechnen, um festzustellen, ob dieser Indikator für eine der Variablen hoch ist.

Störvariablen sind häufig sowohl mit dem interessierenden Risikofaktor als auch mit seinem Ergebnis verbunden. Sie sind in der Regel ungleich auf die unabhängigen und abhängigen Variablen in der Forschung verteilt, und Störvariablen liegen nicht zwischen Interesse und Forschungsergebnis.

Eine Störvariable kann in der Forschung auf 3 Arten funktionieren: als Risikofaktor, als Präventivfaktor oder als Ersatz- oder Markervariable. Die gängigen Formeln zur Berechnung des Ausmaßes der Verwechslung in der Forschung sind:

• Grad der Verwirrung = (RRcrude – RRadjusted) / RRcrude
• Grad der Verwirrung = (RRcrude – RRadjusted) / RRadjusted

Beispiele für verwirrende Variablen

Verwirrende Variablen erstrecken sich über mehrere Studienbereiche, insbesondere Statistik, Forschungsmethodik und Psychologie. In all diesen Bereichen behalten diese dritten Faktoren ihre primären Merkmale bei, die Forschungsergebnisse abhängiger und unabhängiger Variablen außerhalb der kontrollierten Umgebung extrem zu beeinflussen.

Beispiel für Störvariablen in der Forschung

• Karriere einer Mutter

Es wird geforscht, um den Grad der Korrelation zwischen Säuglingsnahrung und Intelligenz bei Säuglingen zu bestimmen. Es erscheint logisch, dass Kinder, die mit Milchnahrung gefüttert werden, weniger intelligent sind, weil sie nicht die Nährstoffe, Vitamine und Mineralien erhalten, die in der Muttermilch enthalten sind.

Die Fakten können jedoch sein, dass Kinder, die mit der Formel gefüttert werden, noch intelligenter sein können als Kinder, die gestillt werden. Säuglingsnahrung enthält tatsächlich Nährstoffe, Vitamine und Mineralien, die dazu beitragen können, die Intelligenz eines Kindes zu steigern und das Kind vor Infektionen zu schützen.

Eine verwirrende Variable kann in diesem Fall die Karriere der Mutter sein, dh wenn die Mutter Hausfrau oder Arbeitermutter ist. Wenn dieser 3. Faktor berücksichtigt wird, würden Sie feststellen, dass Mütter aus der Arbeiterklasse eher die Formelernährung wählen, weil ihre Arbeit es ihnen möglicherweise nicht erlaubt, ihre Säuglinge immer zu stillen.

Untersuchungen werden durchgeführt, um das Ausmaß der Korrelation zwischen Geld und dem Verkauf von Speiseeis zu bestimmen. Die Logik könnte darauf hindeuten, dass es eine positive Korrelation zwischen diesen 2 Variablen gibt; Das heißt, Leute kaufen mehr Eis, wenn sie mehr Geld haben.

Eine Störvariable in dieser Forschung kann das Wetter sein, so dass es deutlich möglich ist, dass das Wetter der korrelative ursächliche Faktor ist. Wenn das Wetter kalt ist, arbeiten die Menschen weniger und haben weniger Geld, um Eis zu kaufen, und wenn das Wetter heiß ist, arbeiten die Menschen mehr und haben mehr Geld für Eis.

In diesem Beispiel ist die Variable, die die Beziehung zwischen Geld und Eis verursacht, das Wetter.

Beispiele für verwirrende Variablen in der Statistik

• Schräge Planke

Statistisch gesehen kann eine verwirrende Variable im Falle der Beziehung zwischen der Kraft, die zum Werfen eines Balls ausgeübt wird, und der Entfernung, die der Ball zurücklegt, ins Spiel kommen. Logischerweise wird angenommen, dass je mehr Kraft auf einen Ball ausgeübt wird; je weiter es reisen würde.

Die verwirrende Variable wäre jedoch, in welche Richtung sich der Ball auf einer schrägen Planke bewegt. Wenn sich der Ball nach oben bewegt, kann er sich unabhängig von der Kraft langsamer bewegen, und wenn er sich nach unten bewegt, würde er sich mit geringer Kraftanstrengung schneller bewegen.

• Essgewohnheiten

Eine Störvariable kann auch für die Korrelation zwischen Bewegung und Gewichtsverlust verantwortlich sein. Die natürliche Logik kann sein, dass je mehr Sie trainieren, desto wahrscheinlicher sind Sie, Gewicht zu verlieren, aber eine verwirrende Variable in dieser Forschung können Essgewohnheiten sein.

Das bedeutet, je mehr Menschen essen, desto mehr Gewicht nehmen sie zu und umgekehrt.

Beispiel für verwirrende Variablen in der Psychologie

• Schlaf

Psychologisch kann eine verwirrende Variable den Zusammenhang oder die Beziehung zwischen Koffein und Konzentration beeinflussen. Sie bemerken, dass je mehr Koffein Sie einnehmen, desto besser konzentriert sind Sie im Unterricht; hier hängt die Konzentration vom Koffeingehalt ab, der die unabhängige Variable ist.

Die verwirrende Variable könnte in diesem Fall der Schlaf sein; Das heißt, Sie haben möglicherweise einen besseren Schlaf bekommen, der zu einem besseren Konzentrationsniveau geführt hat, unabhängig von der Höhe des Koffeinkonsums. Die Störvariable hat in diesem Fall nichts mit der forschungsunabhängigen Variablen zu tun. das heißt, Koffeinkonsum.

Wie beeinflussen Störvariablen die abhängigen und unabhängigen Variablen?

Um die Wirkung von Störvariablen auf abhängige und unabhängige Variablen in der Forschung richtig zu verstehen, ist es notwendig zu verstehen, was abhängige und unabhängige Variablen sind. Dies wird Ihnen helfen, diese beiden Forschungsfaktoren klar zu kontextualisieren.

Eine unabhängige Variable ist ein Leitfaktor, der eine Veränderung der anderen Faktoren im Forschungsumfeld auslöst. In gleicher Weise ist die abhängige Variable der Faktor, auf den in der Forschung eingewirkt wird, und sie resultiert aus dem Einfluss einer unabhängigen Variablen.

Eine Störvariable kann die Korrelationsbeziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen beeinflussen; Dies führt häufig zu falschen Korrelationsbeziehungen, da dies auf eine positive Korrelation hindeuten kann, wenn keine vorhanden ist. Es kann auch eine extreme Änderung einer abhängigen Variablen und folglich des Forschungsergebnisses auslösen.

In Bezug auf die unabhängige Variable kann eine Störvariable oder ein Störfaktor diesen Faktor beeinflussen, indem sie vollständig aus der Korrelationsbeziehung und dem Forschungsprozess entfernt wird. Dies geschieht, wenn das Forschungsergebnis aus einer Änderung resultiert, die durch den Confounder ausgelöst wird, und nicht durch die unabhängige Forschungsvariable

Beziehung zwischen Confounding Bias & Variable

Confounding Bias ist eine der Auswirkungen von Confounding Variablen oder dritten Faktoren in Ihrer Forschung. Es ist das Ergebnis einer Verzerrung des Grades der Assoziation zwischen einer Exposition und dem Ergebnis der Exposition in der Forschung.

Ein Confounding Bias kann negativer oder positiver Natur sein. In diesem Sinne unterschätzt ein negativer Bias die Ergebnisse der Forschung, während ein positiver Confounding Bias das Ergebnis der Forschung überschätzt. was zu einer beschleunigten Verzerrung des Ergebnisses führt.

Confounding Bias tritt auf, wenn ein Forschungsdatensatz durch schlechte Erfassungstechniken so beschädigt wird, dass der gesamte Forschungsprozess an sich ohne ausreichende Kontrollen eingerichtet wird. Dadurch können Störvariablen entstehen und das Forschungsergebnis beeinflussen.

Vermeidung von Störvariablen in der Statistik & Forschung

Es ist wichtig, die Wirkung von Störvariablen oder Störfaktoren im Forschungsprozess zu begrenzen oder zu kontrollieren. In der Regel kann ein Forscher verwirrende Variablen in der Forschung nur kontrollieren oder letztendlich vermeiden, wenn er die möglichen dritten Faktoren in der Forschungsumgebung identifizieren und messen kann.

Es gibt 5 gängige Strategien zur Reduzierung oder Vermeidung von Störvariablen. Dies sind:

• Randomisierung

Bei der Randomisierungsmethode werden Störfaktoren sporadisch auf Ihre Forschungsdaten verteilt. Es wird im maschinellen Lernen verwendet, um einer Kontrollgruppe in der Forschung zufällig Variablen zuzuweisen, und es hilft, Fälle von Auswahlverzerrungen in der Forschungsarbeit zu verhindern.

Die Randomisierung wird normalerweise in der experimentellen Forschung angewendet, um es dem Forscher zu ermöglichen, diese Variablen zu kontrollieren. Es leitet das Experiment von der Betrachtung eines Einzelfalls zu einer Sammlung von Beobachtungen um, in denen statistische Werkzeuge zur Interpretation der Ergebnisse verwendet werden.

Eine Zufallsstichprobe ist eine Art Stichprobe, bei der jedes Mitglied der Stichprobengruppe die gleiche Chance hat, eine Stichprobe zu erhalten. Es ist wichtig zu beachten, dass eine vollkommen zufällige Stichprobe von Beobachtungen schwer zu sammeln ist und der Forscher daher daran arbeiten muss, die Randomisierung so genau wie möglich zu erreichen.

• Einschränkung

Diese Methode beschränkt die Forschung auf das Studium von Forschungsvariablen mit Kontrolle für Störvariablen, und wenn es nicht sorgfältig durchgeführt wird, kann es zu verwirrenden Verzerrungen führen. Es beinhaltet die Einschränkung der Forschungsdaten durch die Einführung von Kontrollvariablen, um Störvariablen zu begrenzen.

• Matching

Die Matching-Methode verteilt die Störvariablen gleichmäßig über die Forschungsdaten; durch einen kontrollierten Forschungsprozess wie vor und nach Experimenten. Es beinhaltet Beobachtungen in Paaren; eine für jeden Wert der unabhängigen Variablen, die einer möglichen Störvariablen ähnlich ist.

Eine gängige Methode des Matchings ist die Fall-Kontroll-Studie, bei der Variablen mit ähnlichen Merkmalen mit demselben Satz von Kontrollen abgeglichen werden. Eine Fall-Kontroll-Studie kann 2 oder mehr Kontrollen für jeden Fall haben, da dies mehr statistische Genauigkeit in Ihrem Forschungsprozess gibt.

• Stratifizierung

Die Stratifizierung ist eine Methode zur Überprüfung der Aktivitäten von Störfaktoren, indem diese Faktoren auf jeder Ebene der Forschungsdatenanalyse gleichmäßig verteilt werden. Dabei wird die Datenstichprobe in kleinere Gruppen unterteilt und die Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen in jeder Gruppe untersucht.

• Multivariate Analyse

Diese Methode hängt vollständig von der Fähigkeit des Forschers ab, alle dritten Faktoren in der Forschung zu identifizieren und zu messen.

Weitere Tipps sind das Ausgleichen durch die Einführung verschiedener Forschungsanalyseparameter, wobei die Hälfte der Gruppe unter Bedingung 1 und die andere Hälfte unter Bedingung 2 untersucht wird. Sie können die “Within-Subject-Methode” verwenden, um das Subjekt jedes Mal zu testen, da Zwischenperioden Störvariablen auslösen können.

Gibt es Unterschiede in fremden & Störvariablen?

Obwohl etwas ähnlich, gibt es einen grundlegenden Unterschied zwischen einer Störvariablen und einer Fremdvariablen. Es ist wichtig, dass jeder Forscher diesen Unterschied klar erkennen kann, um die Variable, die in einem Forschungsergebnis wirkt, genau zu identifizieren.

Eine Fremdvariable ist ein Variablentyp, der eine Assoziation oder Korrelation zwischen 2 Forschungsvariablen auslösen kann, die keinen kausalen Zusammenhang haben. Wenn die Beziehung zwischen den 2 Variablen; A und B, wird ausschließlich durch eine 3. Variable verursacht; C, dann ist eine solche Beziehung falsch und Variable C ist eine Fremdvariable.

Eine Störvariable hingegen betrifft 2 Variablen, die nicht falsch verwandt sind, dh nicht nur durch den 3. Faktor verwandt sind. In diesem Fall ist die Beziehung zwischen den Variablen A und B bereits kausal, dh A verursacht B.

Wenn die Kausalbeziehung zwischen Variable A und Variable B auch von einer dritten Variablen C beeinflusst wird, ist Variable C eine Störvariable. Somit kann die Assoziation zwischen A und B die kausale Wirkung von A auf B übertreiben, da die Assoziation durch die Wirkung von C auf A und B aufgeblasen wird.

Wirkung von Störvariablen

Störvariablen können zu 2 extremen Forschungsproblemen führen, bei denen es sich um erhöhte Varianz und Forschungsverzerrung handelt. Jeder dieser Effekte wird im Folgenden vollständig berücksichtigt und kann dazu führen, dass Ihr Forschungsergebnis am Ende überschätzt oder unterschätzt wird.

• Erhöhte Varianz

Erhöhte Varianz bezieht sich auf eine Eskalation der Anzahl möglicher ursächlicher und unabhängiger Variablen in der Forschung. Dies ist bei Untersuchungen üblich, die keine Steuervariablen haben, so dass die Änderungen der abhängigen Variablen durch andere Variablen ausgelöst werden können.

Ihre Forschung zeigt beispielsweise, dass eine erhöhte Gewichtszunahme auf Bewegungsmangel zurückzuführen ist. Da es jedoch keine Kontrollvariablen gibt, können Sie Ihrem Forschungsergebnis nicht vertrauen, da es eine Reihe von Faktoren gibt, die die abhängige Variable beeinflussen können.

Zum Beispiel kann eine der Störvariablen in diesem Fall Gene oder genetische Faktoren sein. Eine weitere verwirrende Variable können die Essgewohnheiten eines Individuums sein, so dass es zu viele mögliche ursächliche Faktoren gibt, die die Ergebnisse verzerren .

• Confounding Bias

Ein Confounding Bias bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit eines statistischen Parameters, einen Forschungsparameter zu überschätzen oder zu unterschätzen. Ein Umfragedesign mit eindeutigen störenden Verzerrungen kann zu hohen Umfrageabbrecherquoten und Verzerrungen der Umfrageantwort führen, die sich auf das Forschungsergebnis auswirken.

Ein Confounding Bias kann positiver oder negativer Natur sein und die interne Validität eines Experiments ruinieren. Eine positive störende Verzerrung tritt auf, wenn die beobachtete Assoziation von der Null weg verzerrt ist, so dass sie den Effekt überschätzt.

Andererseits tritt ein negativer Confounding Bias auf, wenn die beobachtete Assoziation so auf die Null gerichtet ist, dass sie den Effekt unterschätzt. Negative Confounding Bias können zu einer falschen Ablehnung einer Nullhypothese führen.

• Falsche Forschungsergebnisse

Eine verwirrende Variable kann die Ergebnisse in der Forschung verändern. Als externe Variable kann der dritte Faktor die Wirkung sowohl abhängiger als auch unabhängiger Variablen in der Forschung verändern und dadurch das Ergebnis korrelativer oder experimenteller Forschung beeinflussen.

Da eine Störvariable ein 3. Faktor ist, der in einem Forschungsprozess nicht berücksichtigt wird, kann sie ein Experiment beeinflussen, indem sie ungenaue Forschungsergebnisse liefert. Zum Beispiel kann es eine falsche Korrelationsbeziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen vorschlagen.

Schlussfolgerung

Obwohl dritte Faktoren normalerweise als ungültige Variablen in einem Forschungsprozess betrachtet werden, können sie den Verlauf einer Forschung ändern, indem sie eine falsche Korrelationsbeziehung zwischen Variablen widerspiegeln. Daher ist es notwendig, Ihre Forschungsumgebung immer zu kontrollieren, um die Auswirkungen von Störvariablen zu reduzieren.

In diesem Artikel haben wir 5 einfache und gängige Kontrollmethoden für Störvariablen hervorgehoben, einschließlich Randomisierung, Matching, Stratifizierung und Restriktion. Diese Strategien würden Ihnen helfen, Ihre Forschungsergebnisse besser zu verwalten, indem Sie die Auswirkungen dritter Faktoren begrenzen.