Variable ou facteur de confusion: Guide définitif de la recherche

Les variables de confusion sont courantes dans la recherche et peuvent affecter les résultats de votre étude. En effet, l’influence externe de la variable de confusion ou du troisième facteur peut ruiner les résultats de votre recherche et produire des résultats inutiles en suggérant une connexion inexistante entre les variables.

Afin de contrôler les variables confusionnelles dans la recherche, il est important de savoir identifier clairement ces troisièmes facteurs et de savoir comment ils influencent les résultats de votre recherche. La compréhension et le contrôle des variables confusionnelles vous aideront à obtenir des résultats plus précis dans vos recherches.

Quelle est la variable de confusion?

Une variable confondante, en termes simples, fait référence à une variable qui n’est pas prise en compte dans une expérience. Il agit comme une influence externe qui peut rapidement modifier l’effet des variables de recherche dépendantes et indépendantes; produisant souvent des résultats extrêmement différents de ce qui est le cas.

Dans la recherche corrélationnelle, les variables de confusion peuvent affecter la relation perçue entre les 2 variables considérées; qu’elles soient positives, négatives ou nulles. Une variable confusionnelle peut également être définie comme un facteur qu’un chercheur n’a pas pu contrôler ou supprimer, et elle peut fausser la validité des travaux de recherche.

Comment identifier les variables de confusion

Plusieurs méthodes de recherche sont utilisées pour identifier les variables de confusion. La méthode la plus courante consiste à observer dans quelle mesure la suppression d’un facteur dans la recherche entraîne une modification du coefficient d’autres variables indépendantes de la recherche.

En ce sens, le chercheur observe et mesure le niveau estimé d’association entre les variables indépendantes et dépendantes, avant et après les ajustements. Si la différence entre les 2 paramètres de mesure est supérieure à 10%, une variable de confusion est présente.

Une autre méthode d’identification d’une variable confondante consiste à déterminer si la variable peut être liée à la fois à l’exposition d’intérêt et au résultat d’intérêt dans la recherche. S’il existe un lien significatif et mesurable entre la variable et le facteur de risque et, entre la variable et le résultat, cette variable est confondante.

Il existe plusieurs méthodes de test hypothétiques et formelles pour identifier les variables de confusion. Le modèle de base, le modèle biologique et les modèles de régression logistique binaire et multivariée sont quelques-unes des méthodes hypothétiques de recherche couramment utilisées pour identifier les variables confondantes.

Les variables confusionnelles peuvent également être identifiées à l’aide de divers tests de co-linéarité, tels que la mesure des facteurs d’inflation de la variance. Vous pouvez calculer le facteur d’inflation de la variance pour toutes les variables de votre recherche pour voir si cet indicateur est élevé pour l’une des variables; indiquant donc un facteur de confusion.

Les variables confusionnelles sont souvent associées à la fois au facteur de risque d’intérêt et à son résultat. Ils sont généralement répartis de manière inégale entre les variables indépendantes et dépendantes de la recherche et, les variables confondantes ne se situent pas entre l’intérêt et les résultats de la recherche.

Une variable confondante peut fonctionner de 3 manières possibles dans la recherche: en tant que facteur de risque, en tant que facteur préventif ou en tant que variable de substitution ou de marqueur. Les formules courantes pour calculer l’étendue de la confusion dans la recherche sont les suivantes:

• Degré de confusion = (RRcrude-RRadjusted) / RRcrude
• Degré de confusion= (RRcrude-RRadjusted) / RRadjusted

Exemples de variables de confusion

Les variables de confusion couvrent plusieurs domaines d’étude, en particulier les statistiques, la méthodologie de recherche et la psychologie. Dans tous ces domaines, ces troisièmes facteurs conservent leurs caractéristiques principales d’influencer extrêmement les résultats de recherche de variables dépendantes et indépendantes provenant de l’extérieur de l’environnement contrôlé.

Exemple de variables confusionnelles dans la recherche

• Carrière d’une mère

Des recherches sont menées pour déterminer le degré de corrélation entre l’alimentation en lait maternisé pour les bébés et l’intelligence chez les nourrissons. Il semblerait logique que les enfants nourris au lait maternisé soient moins intelligents parce qu’ils n’obtiennent pas les nutriments, les vitamines et les minéraux contenus dans le lait maternel.

Cependant, les faits peuvent être que les enfants nourris au lait maternisé peuvent être encore plus intelligents que les enfants allaités. Les préparations pour nourrissons contiennent en fait des nutriments, des vitamines et des minéraux qui peuvent aider à stimuler l’intelligence de l’enfant et à le protéger des infections.

Une variable confondante dans ce cas peut être la carrière de la mère, c’est-à-dire si la mère est une femme au foyer ou une mère de la classe ouvrière. Lorsque ce 3ème facteur est pris en compte, vous découvrirez que les mères de la classe ouvrière sont plus susceptibles de choisir l’alimentation en lait maternisé parce que leur travail ne leur permet peut-être pas toujours d’allaiter leurs nourrissons.

• Météo

Des recherches sont menées pour déterminer l’étendue de la corrélation entre l’argent et la vente de glaces. La logique peut suggérer qu’il existe une corrélation positive entre ces 2 variables; c’est-à-dire que les gens achètent plus de glaces lorsqu’ils ont plus d’argent.

Une variable confondante dans cette recherche peut être la météo, de sorte qu’il est clairement possible que la météo soit le facteur causal corrélatif. Ainsi, quand il fait froid, les gens travaillent moins et ont moins d’argent pour acheter de la crème glacée et, quand il fait chaud, les gens travaillent plus et ont plus d’argent pour la crème glacée.

Dans cet exemple, la variable à l’origine de la relation entre l’argent et la crème glacée est la météo.

Exemples de variables de confusion en statistiques

• Planche inclinée

Statistiquement, une variable de confusion peut entrer en jeu dans le cas de la relation entre la force appliquée pour lancer une balle et la distance parcourue par la balle. Logiquement, on suppose que plus la force exercée sur une balle est importante, plus elle se déplacerait loin.

La variable de confusion, cependant, serait la direction dans laquelle la balle se déplace sur une planche inclinée. Si la balle se déplace vers le haut, elle peut voyager plus lentement quelle que soit la force et, si elle se déplace vers le bas, elle se déplacerait plus rapidement avec peu d’effort de force.

• Habitudes alimentaires

Une variable confondante peut également être responsable de la corrélation entre l’exercice et la perte de poids. La logique naturelle peut être que plus vous faites de l’exercice, plus vous avez de chances de perdre du poids, mais une variable confondante dans cette recherche peut être les habitudes alimentaires.

Cela signifie que plus les gens mangent, plus ils prennent de poids et vice versa.

Exemple de variables confusionnelles en psychologie

• Sommeil

Psychologiquement, une variable confusionnelle peut influencer le lien ou la relation entre la caféine et la concentration. Vous remarquez que plus vous prenez de caféine, mieux vous êtes concentré en classe; ici, la concentration dépend du niveau de caféine qui est la variable indépendante.

La variable confondante, dans ce cas, pourrait être le sommeil; c’est-à-dire que vous avez peut-être mieux dormi, entraînant de meilleurs niveaux de concentration, quel que soit le niveau de consommation de caféine. La variable de confusion, dans ce cas, n’a rien à voir avec la variable indépendante de la recherche; c’est-à-dire la consommation de caféine.

Comment les variables de confusion Affectent-elles les Variables Dépendantes et Indépendantes?

Pour bien comprendre l’effet de la confusion des variables sur les variables dépendantes et indépendantes dans la recherche, il est nécessaire de comprendre ce que sont les variables dépendantes et indépendantes. Cela vous aidera à contextualiser clairement ces deux facteurs de recherche.

Une variable indépendante est un facteur de départ qui déclenche un changement dans les autres facteurs de l’environnement de recherche. Dans la même veine, la variable dépendante est le facteur sur lequel on agit dans la recherche, et elle résulte de l’influence d’une variable indépendante.

Une variable confondante peut affecter la relation de corrélation entre les variables indépendantes et dépendantes; ce qui entraîne souvent de fausses relations de corrélation car elle peut suggérer une corrélation positive lorsqu’il n’y en a pas. Il peut également déclencher un changement extrême dans une variable dépendante et, par conséquent, le résultat de la recherche.

En termes de variable indépendante, une variable de confusion ou un facteur de confusion peut affecter ce facteur en le retirant entièrement de la relation corrélationnelle et du processus de recherche. Cela se produit lorsque le résultat de la recherche résulte d’un changement déclenché par le facteur de confusion plutôt que par la variable de recherche indépendante

Relation Entre le biais de confusion & Variable

Le biais de confusion est l’un des effets de la présence de variables de confusion ou de troisièmes facteurs dans votre recherche. C’est le résultat d’une distorsion dans le degré d’association entre une exposition et le résultat de l’exposition dans la recherche.

Un biais confondant peut être de nature négative ou positive. En ce sens, un biais négatif sous-estime les résultats de la recherche tandis qu’un biais confondant positif surestime les résultats de la recherche, ce qui entraîne une distorsion accélérée des résultats.

Un biais de confusion se produit lorsqu’un ensemble de données de recherche est corrompu par de mauvaises techniques de collecte, de sorte que l’ensemble du processus de recherche en lui-même est mis en place sans suffisamment de contrôles. Cela permet de créer des variables confusionnelles et d’influer sur les résultats de la recherche.

Comment éviter de confondre les variables dans les statistiques & Recherche

Il est important de limiter ou de contrôler l’effet des variables de confusion ou des facteurs de confusion dans le processus de recherche. Habituellement, un chercheur ne peut contrôler ou finalement éviter de confondre des variables dans la recherche que lorsqu’il est en mesure d’identifier et de mesurer les éventuels troisièmes facteurs dans l’environnement de recherche.

Il existe 5 stratégies communes pour réduire ou éviter les variables confusionnelles. Ce sont:

• Randomisation

La méthode de randomisation consiste à répartir sporadiquement des facteurs de confusion entre vos données de recherche. Il est utilisé en apprentissage automatique pour attribuer de manière aléatoire des variables à un groupe de contrôle dans la recherche et il aide à prévenir tout cas de biais de sélection dans les travaux de recherche.

La randomisation est généralement adoptée dans la recherche expérimentale pour permettre au chercheur de contrôler ces variables. Il réoriente l’expérience de l’examen d’un cas individuel vers une collection d’observations, où des outils statistiques sont utilisés pour interpréter les résultats.

Un échantillon aléatoire est un type d’échantillon dans lequel chaque membre du groupe d’échantillonnage a une chance égale d’être échantillonné. Il est important de noter qu’un échantillon d’observations parfaitement aléatoire est difficile à collecter et que le chercheur doit donc travailler pour parvenir à une randomisation aussi étroite que possible.

• Restriction

Cette méthode limite la recherche à l’étude de variables de recherche avec contrôle des variables de confusion et, si elle n’est pas effectuée avec soin, elle peut entraîner un biais de confusion. Cela implique de restreindre les données de recherche en introduisant des variables de contrôle pour limiter les variables de confusion.

• Correspondance

La méthode de correspondance répartit les variables de confusion entre les données de recherche, de manière uniforme; en utilisant un processus de recherche contrôlé comme avant et après les expériences. Cela implique de faire des observations par paires; une pour chaque valeur de la variable indépendante qui est similaire à une variable de confusion possible.

Une méthode courante d’appariement est l’étude cas-témoins qui consiste à apparier des variables de caractéristiques similaires avec le même ensemble de contrôles. Une étude cas-témoins peut avoir 2 contrôles ou plus pour chaque cas, car cela donne plus de précision statistique dans votre processus de recherche.

• Stratification

La stratification est une méthode de vérification des activités des facteurs de confusion en répartissant également ces facteurs à chaque niveau de l’analyse des données de recherche. Il s’agit de diviser l’échantillon de données en groupes plus petits et d’examiner la relation entre les variables dépendantes et indépendantes de chaque groupe.

• Analyse multivariée

Cette méthode dépend entièrement de la capacité du chercheur à identifier et à mesurer tous les troisièmes facteurs de la recherche.

D’autres conseils comprennent un contrepoids en introduisant différents paramètres d’analyse de la recherche, où la moitié du groupe est examinée dans la condition 1 et l’autre moitié est examinée dans la condition 2. Vous pouvez utiliser la “méthode intra-sujet” pour tester le sujet à chaque fois, car les périodes intermédiaires peuvent déclencher des variables de confusion.

Existe-t-il des différences dans les variables confusionnelles étrangères &?

Bien que quelque peu similaire, il existe une différence fondamentale entre une variable confondante et une variable étrangère. Il est important que chaque chercheur soit en mesure de reconnaître clairement cette différence afin d’identifier avec précision la variable agissant dans un résultat de recherche.

Une variable étrangère est un type de variable qui peut déclencher une association ou une corrélation entre 2 variables de recherche qui n’ont pas de relation causale. Si la relation entre les 2 variables; A et B, est causée uniquement par une 3ème variable; C, alors une telle relation est fausse et la variable C est une variable étrangère.

Une variable confusionnelle, en revanche, affecte 2 variables qui ne sont pas impudemment liées, c’est-à-dire non seulement liées par le 3ème facteur. Dans ce cas, la relation entre la variable A et B est déjà causale, c’est-à-dire que A cause B.

Lorsque la relation de causalité entre la variable A et la variable B est également influencée par une troisième variable C, la variable C est une variable confondante. Ainsi, l’association entre A et B peut exagérer l’effet causal de A sur B car l’association est gonflée par l’effet de C sur A et B.

Effet des variables de confusion

Les variables de confusion peuvent entraîner 2 problèmes de recherche extrêmes qui sont une variance accrue et un biais de recherche. Chacun de ces effets sera entièrement pris en compte ci-dessous, et ils peuvent largement faire pencher le résultat de votre recherche pour qu’il soit surestimé ou sous-estimé à la fin.

• Variance accrue

La variance accrue fait référence à une augmentation du nombre de variables causales et indépendantes possibles dans la recherche. Ceci est courant avec la recherche qui n’a pas de variables de contrôle de sorte que les changements dans la variable dépendante peuvent être déclenchés par d’autres variables.

Par exemple, votre recherche révèle que l’augmentation du gain de poids résulte d’un manque d’exercice. Cependant, comme il n’y a pas de variables de contrôle, vous ne pouvez pas faire confiance aux résultats de votre recherche car un certain nombre de facteurs peuvent affecter la variable dépendante.

Par exemple, l’une des variables de confusion, dans ce cas, peut être des gènes ou des facteurs génétiques. Une autre variable confondante peut être les habitudes alimentaires d’un individu, de sorte qu’il y a trop de facteurs responsables possibles qui finissent par fausser les résultats.

• Biais de confusion

Un biais de confusion fait référence aux chances qu’un paramètre statistique surestime ou sous-estime un paramètre de recherche. Une conception d’enquête qui comporte des occurrences claires de biais confondants pourrait entraîner des taux élevés d’abandon scolaire et un biais de réponse à l’enquête qui affecte les résultats de la recherche.

Un biais confondant peut être de nature positive ou négative et peut ruiner la validité interne d’une expérience. Un biais de confusion positif se produit lorsque l’association observée est biaisée par rapport à la valeur nulle de telle sorte qu’elle surestime l’effet.

D’autre part, un biais de confusion négatif se produit lorsque l’association observée est biaisée vers le nul de telle sorte qu’elle sous-estime l’effet. Un biais de confusion négatif peut conduire à un faux rejet d’une hypothèse nulle.

• Résultats de recherche erronés

Une variable confondante peut modifier les résultats de la recherche. En tant que variable externe, le troisième facteur peut modifier l’effet des variables dépendantes et indépendantes dans la recherche; influençant ainsi le résultat de la recherche corrélationnelle ou expérimentale.

Étant donné qu’une variable confondante est un 3e facteur qui n’est pas pris en compte dans un processus de recherche, elle peut affecter une expérience en produisant des résultats de recherche inexacts. Par exemple, il peut suggérer une fausse relation de corrélation entre les variables dépendantes et indépendantes.

Conclusion

Bien que les troisièmes facteurs soient généralement considérés comme des variables non valides dans un processus de recherche, ils peuvent changer le cours d’une recherche en reflétant une fausse relation de corrélation entre les variables. Par conséquent, il est nécessaire de toujours contrôler votre environnement de recherche afin de réduire les effets des variables confondantes.

Dans cet article, nous avons mis en évidence 5 méthodes de contrôle simples et communes pour confondre les variables, y compris la randomisation, l’appariement, la stratification et la restriction. Ces stratégies vous aideraient à mieux gérer vos résultats de recherche en limitant les effets de tiers facteurs.