Variable o Factor de confusión: Guía definitiva en la investigación

Las variables de confusión son comunes en la investigación y pueden afectar el resultado de su estudio. Esto se debe a que la influencia externa de la variable de confusión o el tercer factor puede arruinar el resultado de su investigación y producir resultados inútiles al sugerir una conexión inexistente entre las variables.

Para controlar las variables de confusión en la investigación, es importante saber cómo identificar claramente estos terceros factores y saber cómo influyen en el resultado de su investigación. Comprender y controlar las variables de confusión le ayudará a lograr resultados más precisos en su investigación.

¿Qué es la variable de confusión?

Una variable de confusión, en términos simples, se refiere a una variable que no se tiene en cuenta en un experimento. Actúa como una influencia externa que puede cambiar rápidamente el efecto de variables de investigación dependientes e independientes; a menudo produce resultados que difieren extremadamente de lo que es el caso.

En la investigación correlacional, las variables de confusión pueden afectar la relación percibida entre las 2 variables en consideración, ya sea positiva, negativa o cero. Una variable de confusión también se puede definir como un factor que un investigador no pudo controlar o eliminar, y puede distorsionar la validez del trabajo de investigación.

Cómo Identificar Variables de confusión

Hay varios métodos de investigación utilizados para identificar variables de confusión. El método más común es observar hasta qué punto la eliminación de un factor en la investigación hace que el coeficiente de otras variables independientes en la investigación cambie.

En este sentido, el investigador observa y mide el nivel estimado de asociación entre variables independientes y dependientes, tanto antes como después de hacer ajustes. Si la diferencia entre los 2 parámetros de medición es superior al 10%, entonces está presente una variable de confusión.

Otro método para identificar una variable de confusión es determinar si la variable puede vincularse tanto con la exposición de interés como con el resultado del interés en la investigación. Si existe una conexión significativa y mensurable entre la variable y el factor de riesgo y, entre la variable y el resultado, entonces dicha variable es confusa.

Hay varios métodos de prueba hipotéticos y formales para identificar variables de confusión. El modelo de línea de base, el modelo biológico y los modelos de regresión logística binaria y logística multivariante son algunos de los métodos hipotéticos de investigación comunes que se utilizan para identificar variables de confusión.

Las variables de confusión también se pueden identificar utilizando varias pruebas de co-linealidad, como la medición de factores de inflación de varianza. Puede calcular el factor de inflación de varianza para todas las variables de su investigación para ver si este indicador es alto para cualquiera de las variables; por lo tanto, indica un factor de confusión.

Las variables de confusión a menudo se asocian tanto con el factor de riesgo de interés como con su resultado. Por lo general, se distribuyen de manera desigual entre las variables independientes y dependientes de la investigación, y las variables de confusión no se encuentran entre el interés y el resultado de la investigación.

Una variable de confusión puede funcionar de 3 maneras posibles en la investigación: como factor de riesgo, como factor preventivo o como variable sustituta o marcador. Las fórmulas comunes para calcular el grado de confusión en la investigación son:

• Grado de Confusión = (RRcrude – RRadjusted)/RRcrude
• Grado de confusión = (RRcrude – RRadjusted)/Rrradjusted

Ejemplos de Variables de confusión

Las variables de confusión abarcan varios campos de estudio, especialmente la Estadística, la Metodología de Investigación y la Psicología. En todos estos campos, estos terceros factores conservan sus características primarias de influir extremadamente en los resultados de la investigación de variables dependientes e independientes de fuera del entorno controlado.

Ejemplo de Variables de Confusión en la Investigación

• La carrera de una madre

La investigación se lleva a cabo para determinar el grado de correlación entre la alimentación con fórmula para bebés y la inteligencia en bebés. Parecería lógico que los niños alimentados con fórmula sean menos inteligentes porque no obtienen los nutrientes, vitaminas y minerales que contiene la leche materna.

Sin embargo, los hechos pueden ser que los niños alimentados con leche artificial pueden ser incluso más inteligentes que los niños que son amamantados. En realidad, la fórmula para alimentación infantil contiene nutrientes, vitaminas y minerales que pueden ayudar a aumentar la inteligencia del niño y a protegerlo de las infecciones.

Una variable de confusión en este caso puede ser la carrera de la madre, es decir, si la madre es ama de casa o madre de clase trabajadora. Cuando se considera este 3er factor, descubrirá que las madres de clase trabajadora son más propensas a elegir la alimentación con fórmula porque es posible que sus trabajos no les permitan amamantar siempre a sus bebés.

• Clima

Se lleva a cabo una investigación para determinar el grado de correlación entre el dinero y la venta de helados. La lógica puede sugerir que hay una correlación positiva entre estas 2 variables; es decir, la gente compra más helado cuando tiene más dinero.

Una variable de confusión en esta investigación puede ser el clima, por lo que es claramente posible que el clima sea el factor causal correlativo. Por lo tanto, cuando el clima es frío, la gente trabaja menos y tiene menos dinero para comprar helados y, cuando el clima es cálido, la gente trabaja más y tiene más dinero para helados.

En este ejemplo, la variable que causa la relación entre dinero y helado es el clima.

Ejemplos de Variables de confusión en Estadísticas

• Tablón inclinado

Estadísticamente, una variable de confusión puede entrar en juego en el caso de la relación entre la fuerza aplicada para lanzar una pelota y la distancia que recorre la pelota. Lógicamente, se supone que cuanta más fuerza se ejerza sobre una pelota, más lejos viajará.

La variable de confusión, sin embargo, sería la dirección en la que la bola viaja en una tabla inclinada. Si la pelota viaja hacia arriba, puede viajar más lento independientemente de la fuerza y, si viaja hacia abajo, viajaría más rápido con poco esfuerzo de fuerza.

• Hábitos alimenticios

Una variable de confusión también puede ser responsable de la correlación entre el ejercicio y la pérdida de peso. La lógica natural puede ser que cuanto más ejercicio haga, más probabilidades tendrá de perder peso, pero una variable confusa en esta investigación pueden ser los hábitos alimenticios.

Esto significa que cuantas más personas coman, más peso ganarán y viceversa.

Ejemplo de Variables de confusión en Psicología

• Sueño

Psicológicamente, una variable de confusión puede influir en la conexión o relación entre la cafeína y la concentración. Nota que cuanta más cafeína tome, mejor concentrado estará en clase; aquí, la concentración depende del nivel de cafeína, que es la variable independiente.

La variable de confusión, en este caso, podría ser el sueño; es decir, es posible que haya estado durmiendo mejor, lo que lleva a mejores niveles de concentración, independientemente del nivel de consumo de cafeína. La variable de confusión, en este caso, no tiene nada que ver con la variable independiente de la investigación, es decir, el consumo de cafeína.

¿Cómo Afectan las Variables de Confusión a las Variables Dependientes e Independientes?

Para comprender adecuadamente el efecto de las variables de confusión sobre las variables dependientes e independientes en la investigación, es necesario comprender qué son las variables dependientes e independientes. Esto le ayudará a contextualizar claramente estos dos factores de investigación.

Una variable independiente es un factor de ventaja que desencadena un cambio en los otros factores del entorno de investigación. En la misma línea, la variable dependiente es el factor sobre el que se actúa en la investigación, y resulta de la influencia de una variable independiente.

Una variable de confusión puede afectar la relación correlacional entre variables independientes y dependientes; a menudo resulta en relaciones correlacionales falsas, ya que puede sugerir una correlación positiva cuando no hay ninguna. También puede desencadenar un cambio extremo en una variable dependiente y, en consecuencia, en el resultado de la investigación.

En términos de la variable independiente, una variable de confusión puede afectar a este factor al eliminarlo de la relación correlacional y el proceso de investigación, por completo. Esto sucede cuando el resultado de la investigación es el resultado de un cambio desencadenado por el factor de confusión en lugar de la variable de investigación independiente

La relación entre el Sesgo de confusión & Variable

El sesgo de confusión es uno de los efectos de tener variables de confusión o terceros factores en su investigación. Es el resultado de una distorsión en el grado de asociación entre una exposición y el resultado si la exposición en la investigación.

Un sesgo de confusión puede ser de naturaleza negativa o positiva. En este sentido, un sesgo negativo subestima los resultados de la investigación, mientras que un sesgo positivo de confusión sobrestima el resultado de la investigación; causando una distorsión acelerada del resultado.

El sesgo de confusión se produce cuando un conjunto de datos de investigación se corrompe a través de técnicas de recopilación deficientes, de modo que todo el proceso de investigación en sí mismo se configura sin suficientes controles. Esto permite que surjan variables de confusión que afecten el resultado de la investigación.

Cómo Evitar las Variables de confusión en las Estadísticas & Investigación

Es importante limitar o controlar el efecto de las variables de confusión o de los factores de confusión en el proceso de investigación. Por lo general, un investigador solo puede controlar o, en última instancia, evitar las variables de confusión en la investigación cuando puede identificar y medir los posibles terceros factores en el entorno de investigación.

Hay 5 estrategias comunes para reducir o evitar variables de confusión. Estos son:

• Aleatorización

El método de aleatorización implica distribuir los factores de confusión a través de los datos de la investigación de forma esporádica. Se utiliza en el aprendizaje automático para asignar variables al azar a un grupo de control en la investigación y ayuda a prevenir cualquier caso de sesgo de selección en el trabajo de investigación.

La aleatorización se adopta generalmente en la investigación experimental para permitir al investigador controlar estas variables. Redirige el experimento de mirar un caso individual a una colección de observaciones, donde se utilizan herramientas estadísticas para interpretar los hallazgos.

Una muestra aleatoria es un tipo de muestra en la que todos los miembros del grupo de muestreo tienen las mismas posibilidades de ser muestreados. Es importante tener en cuenta que una muestra perfectamente aleatoria de observaciones es difícil de recolectar y, por lo tanto, el investigador tiene que trabajar para lograr la aleatorización lo más cerca posible.

• Restricción

Este método limita la investigación al estudio de variables de investigación con control de variables de confusión y, si no se hace con cuidado, puede conducir a un sesgo de confusión. Implica restringir los datos de la investigación mediante la introducción de variables de control para limitar las variables de confusión.

• Coincidencia

El método de coincidencia distribuye las variables de confusión a través de los datos de la investigación, de manera uniforme; mediante el uso de un proceso de investigación controlado como antes y después de los experimentos. Implica hacer observaciones en pares; uno para cada valor de la variable independiente que es similar a una posible variable de confusión.

Un método común de emparejamiento es el estudio de casos y controles que implica emparejar variables de características similares con el mismo conjunto de controles. Un estudio de casos y controles puede tener 2 o más controles para cada caso, ya que esto da más precisión estadística en su proceso de investigación.

• Estratificación

La estratificación es un método de verificación de las actividades de los factores de confusión mediante la distribución de estos factores por igual en cada nivel del análisis de los datos de la investigación. Implica dividir la muestra de datos en grupos más pequeños y examinar la relación entre las variables dependientes e independientes en cada grupo.

• Análisis multivariado

Este método depende totalmente de la capacidad del investigador para identificar y medir todos los terceros factores de la investigación.

Otros consejos incluyen el contrapeso mediante la introducción de diferentes parámetros de análisis de investigación, donde la mitad del grupo se examina bajo la condición 1 y la otra mitad se examina bajo la condición 2. Puede usar el “método dentro del sujeto” para probar el sujeto cada vez, ya que entre períodos puede desencadenar variables de confusión.

¿Hay alguna diferencia en las Variables de confusión extrañas &?

Aunque algo similar, hay una diferencia fundamental entre una variable de confusión y una variable extraña. Es importante que cada investigador sea capaz de reconocer claramente esta diferencia para identificar con precisión la variable que actúa en el resultado de una investigación.

Una variable extraña es un tipo de variable que puede desencadenar una asociación o correlación entre 2 variables de investigación que no tienen relación causal. Si la relación entre las 2 variables; A y B, es causada únicamente por una 3ra variable; C, entonces tal relación es falsa y la variable C es una variable extraña.

Una variable de confusión, por otro lado, afecta a 2 variables que no están relacionadas espuriamente, es decir, no están relacionadas únicamente por el 3er factor. En este caso, la relación entre la variable A y B ya es causal, es decir, A causa B.

Cuando la relación causal entre la variable A y la variable B también está influenciada por una tercera variable C, la variable C es una variable de confusión. Por lo tanto, la asociación entre A y B puede exagerar el efecto causal de A en B porque la asociación está inflada por el efecto de C en A y B.

Efecto de las Variables de confusión

Las variables de confusión pueden resultar en 2 problemas extremos de investigación que son varianza aumentada y sesgo de investigación. Cada uno de estos efectos se considerará completamente a continuación, y pueden inclinar en gran medida el resultado de su investigación para que se sobreestime o subestime al final.

• Varianza aumentada

La varianza aumentada se refiere a una escalada en el número de posibles variables causales e independientes en la investigación. Esto es común con la investigación que no tiene ninguna variable de control, de modo que los cambios en la variable dependiente pueden ser desencadenados por otras variables.

Por ejemplo, su investigación revela que el aumento de peso es el resultado de la falta de ejercicio. Sin embargo, debido a que no hay variables de control, no puede confiar en el resultado de su investigación porque hay una serie de factores que pueden afectar la variable dependiente.

Por ejemplo, una de las variables de confusión, en este caso, pueden ser genes o factores genéticos. Otra variable de confusión puede ser los hábitos alimenticios de un individuo, por lo que hay demasiados factores causales posibles que terminan distorsionando los resultados .

• Sesgo de confusión

Un sesgo de confusión se refiere a las posibilidades de que un parámetro estadístico sobreestime o subestime un parámetro de investigación. Un diseño de encuesta que tenga ocurrencias claras de sesgo de confusión podría conducir a altas tasas de abandono de la encuesta y sesgo de respuesta de la encuesta que afecta el resultado de la investigación.

Un sesgo de confusión puede ser de naturaleza positiva o negativa y puede arruinar la validez interna de un experimento. Un sesgo de confusión positivo ocurre cuando la asociación observada está sesgada lejos de lo nulo de tal manera que sobrestima el efecto.

Por otro lado, un sesgo de confusión negativo ocurre cuando la asociación observada está sesgada hacia el nulo de tal manera que subestima el efecto. El sesgo de confusión negativo puede llevar a un falso rechazo de una hipótesis nula.

• Resultados de investigación erróneos

Una variable de confusión puede alterar los resultados de la investigación. Como variable externa, el tercer factor puede cambiar el efecto de las variables dependientes e independientes en la investigación, influyendo así en el resultado de la investigación correlacional o experimental.

Dado que una variable de confusión es un 3er factor que no se tiene en cuenta en un proceso de investigación, puede afectar a un experimento al producir resultados de investigación inexactos. Por ejemplo, puede sugerir una relación correlacional falsa entre variables dependientes e independientes.

Conclusión

Aunque los terceros factores generalmente se consideran variables inválidas en un proceso de investigación, pueden cambiar el curso de una investigación al reflejar una relación correlacional falsa entre las variables. Por lo tanto, es necesario controlar siempre su entorno de investigación para reducir los efectos de las variables de confusión.

En este artículo, hemos destacado 5 métodos de control simples y comunes para confundir variables, incluida la aleatorización, la coincidencia, la estratificación y la restricción. Estas estrategias le ayudarían a manejar mejor los resultados de su investigación al limitar los efectos de los terceros factores.