Variabile o fattore confondente: Guida definitiva nella ricerca

Le variabili confondenti sono comuni nella ricerca e possono influenzare l’esito dello studio. Questo perché l’influenza esterna della variabile confondente o del terzo fattore può rovinare il risultato della ricerca e produrre risultati inutili suggerendo una connessione inesistente tra le variabili.

Al fine di controllare le variabili confondenti nella ricerca, è importante sapere come identificare chiaramente questi fattori terzi e sapere come influenzano il risultato della ricerca. Comprendere e controllare le variabili confondenti ti aiuterà a ottenere risultati più accurati nella tua ricerca.

Qual è la variabile Confondente?

Una variabile confondente, in termini semplici, si riferisce a una variabile che non viene contabilizzata in un esperimento. Agisce come un’influenza esterna che può cambiare rapidamente l’effetto delle variabili di ricerca dipendenti e indipendenti; spesso producendo risultati estremamente diversi da quello che è il caso.

Nella ricerca correlazionale, le variabili confondenti possono influenzare la relazione percepita tra le 2 variabili in esame; se positivo, negativo o zero. Una variabile confondente può anche essere definita come un fattore che un ricercatore non è stato in grado di controllare o rimuovere e può distorcere la validità del lavoro di ricerca.

Come identificare le variabili confondenti

Esistono diversi metodi di ricerca utilizzati per identificare le variabili confondenti. Il metodo più comune è osservare la misura in cui la rimozione di un fattore nella ricerca fa cambiare il coefficiente di altre variabili indipendenti nella ricerca.

In questo senso, il ricercatore osserva e misura il livello stimato di associazione tra variabili indipendenti e dipendenti, sia prima che dopo aver apportato modifiche. Se la differenza tra i 2 parametri di misurazione è superiore al 10%, è presente una variabile confondente.

Un altro metodo per identificare una variabile confondente è determinare se la variabile può essere collegata sia all’esposizione di interesse che al risultato di interesse nella ricerca. Se esiste una connessione significativa e misurabile tra la variabile e il fattore di rischio e, tra la variabile e il risultato, allora tale variabile è confusa.

Esistono diversi metodi di test ipotetici e formali per identificare le variabili confondenti. Il modello di base, il modello biologico e la logistica binaria e i modelli di regressione logistica multivariata sono alcuni dei metodi ipotetici di ricerca comuni utilizzati per identificare le variabili confondenti.

Le variabili confondenti possono anche essere identificate utilizzando vari test di co-linearità come la misurazione dei fattori di inflazione della varianza. È possibile calcolare il fattore di inflazione varianza per tutte le variabili nella vostra ricerca per vedere se questo indicatore è alto per una qualsiasi delle variabili; quindi indicando un confondente.

Le variabili confondenti sono spesso associate sia al fattore di rischio di interesse che al suo risultato. Di solito sono distribuiti in modo disuguale tra le variabili indipendenti e dipendenti nella ricerca e, confondendo le variabili non si trovano tra interesse e risultato nella ricerca.

Una variabile confondente può funzionare in 3 modi possibili nella ricerca: come fattore di rischio, come fattore preventivo o come variabile surrogata o marker. Le formule comuni per calcolare l’entità della confusione nella ricerca sono:

• Grado di Confondimento = (RRcrude – RRadjusted)/RRcrude
• Grado di Confondimento = (RRcrude – RRadjusted)/RRadjusted

Esempi di Variabili Confondenti

variabili Confondenti tagliato in diversi campi di studio, in particolar modo della Statistica, Metodologia della Ricerca, Psicologia e. In tutti questi campi, questi terzi fattori mantengono le loro caratteristiche primarie di influenzare estremamente i risultati della ricerca di variabili dipendenti e indipendenti dall’esterno dell’ambiente controllato.

Esempio di variabili confondenti nella ricerca

• Carriera di una madre

La ricerca viene condotta per determinare il grado di correlazione tra l’alimentazione artificiale per i bambini e l’intelligenza nei neonati. Sembrerebbe logico che i bambini che sono alimentati con formula possano essere meno intelligenti perché non ottengono i nutrienti, le vitamine e i minerali contenuti nel latte materno.

Tuttavia, i fatti possono essere che i bambini allattati al seno possono essere ancora più intelligenti dei bambini allattati al seno. La formula di alimentazione infantile contiene effettivamente nutrienti, vitamine e minerali che possono aiutare a rafforzare l’intelligenza di un bambino e aiutare a proteggere il bambino dalle infezioni.

Una variabile confondente in questo caso può essere la carriera della madre, cioè se la madre è una casalinga o una madre della classe operaia. Quando si considera questo fattore 3rd, si scoprirebbe che le madri della classe operaia hanno maggiori probabilità di scegliere l’alimentazione artificiale perché il loro lavoro potrebbe non consentire loro di allattare sempre i loro bambini.

• Meteo

Viene effettuata una ricerca per determinare l’entità della correlazione tra denaro e vendita di gelati. La logica può suggerire che esiste una correlazione positiva tra queste 2 variabili; cioè, le persone comprano più gelati quando hanno più soldi.

Una variabile confondente in questa ricerca può essere il tempo in modo che sia distintamente possibile che il tempo sia il fattore causale correlativo. Così, quando fa freddo, le persone lavorano meno e hanno meno soldi per comprare il gelato e, quando fa caldo, le persone lavorano di più e hanno più soldi per il gelato.

In questo esempio, la variabile che causa la relazione tra denaro e gelato è il tempo.

Esempi di variabili confondenti in statistica

• Plancia inclinata

Statisticamente, una variabile confondente può entrare in gioco nel caso della relazione tra la forza applicata per lanciare una palla e la distanza che la palla percorre. Logicamente, si presume che più forza esercitata su una palla; più lontano sarebbe viaggiare.

La variabile confondente, tuttavia, sarebbe la direzione in cui la palla viaggia su una tavola inclinata. Se la palla viaggia verso l’alto, può viaggiare più lentamente indipendentemente dalla forza e, se viaggia verso il basso, viaggierebbe più velocemente con poco sforzo di forza.

• Abitudini alimentari

Una variabile confondente può anche essere responsabile della correlazione tra esercizio fisico e perdita di peso. La logica naturale potrebbe essere che più ti alleni, più è probabile che tu perda peso, ma una variabile confondente in questa ricerca potrebbe essere le abitudini alimentari.

Ciò significa che più persone mangiano, più peso guadagnano e viceversa.

Esempio di variabili confondenti in psicologia

• Sonno

Psicologicamente, una variabile confondente può influenzare la connessione o la relazione tra caffeina e concentrazione. Si nota che più caffeina si prende, meglio si è concentrati in classe; qui, la concentrazione dipende dal livello di caffeina che è la variabile indipendente.

La variabile confondente, in questo caso, potrebbe essere il sonno; cioè, potresti aver dormito meglio portando a livelli di concentrazione migliori, indipendentemente dal livello di consumo di caffeina. La variabile confondente, in questo caso, non ha nulla a che fare con la variabile indipendente dalla ricerca; cioè il consumo di caffeina.

In che modo le variabili confondenti influenzano le variabili dipendenti e indipendenti?

Per comprendere correttamente l’effetto di confondere le variabili sulle variabili dipendenti e indipendenti nella ricerca, è necessario capire quali sono le variabili dipendenti e indipendenti. Questo ti aiuterà a contestualizzare chiaramente entrambi questi fattori di ricerca.

Una variabile indipendente è un fattore principale che innesca un cambiamento negli altri fattori nell’ambiente di ricerca. Allo stesso modo, la variabile dipendente è il fattore su cui si agisce nella ricerca e deriva dall’influenza di una variabile indipendente.

Una variabile confondente può influenzare la relazione correlazionale tra variabili indipendenti e dipendenti; spesso con conseguente false relazioni correlazionali in quanto potrebbe suggerire una correlazione positiva quando non ce n’è. Può anche innescare un cambiamento estremo in una variabile dipendente e, di conseguenza, il risultato della ricerca.

In termini di variabile indipendente, una variabile confondente o confondente può influenzare questo fattore rimuovendolo completamente dalla relazione correlazionale e dal processo di ricerca. Ciò accade quando il risultato della ricerca deriva da un cambiamento innescato dal confonditore piuttosto che dalla variabile di ricerca indipendente

Relazione tra Bias di confondimento & Variabile

Il bias di confondimento è uno degli effetti di avere variabili di confondimento o fattori terzi nella tua ricerca. È il risultato di una distorsione nel grado di associazione tra un’esposizione e il risultato se l’esposizione nella ricerca.

Un pregiudizio confondente può essere negativo o positivo in natura. In questo senso, un pregiudizio negativo sottovaluta i risultati della ricerca mentre un pregiudizio confondente positivo sovrastima il risultato della ricerca; causando una distorsione accelerata del risultato.

La distorsione di confusione si verifica quando un set di dati di ricerca viene danneggiato attraverso tecniche di raccolta scadenti in modo tale che l’intero processo di ricerca in sé sia impostato senza controlli sufficienti. Ciò consente di creare variabili confondenti e influenzare il risultato della ricerca.

Come evitare di confondere le variabili nelle statistiche & Ricerca

È importante limitare o controllare l’effetto di confondere variabili o confondenti nel processo di ricerca. Di solito, un ricercatore può solo controllare o, in ultima analisi, evitare di confondere le variabili nella ricerca quando lui o lei può identificare e misurare i possibili fattori terzi nell’ambiente di ricerca.

Esistono 5 strategie comuni per ridurre o evitare le variabili confondenti. Questi sono:

• Randomizzazione

Il metodo di randomizzazione prevede la distribuzione sporadica di confonditori tra i dati di ricerca. Viene utilizzato nell’apprendimento automatico per assegnare casualmente variabili a un gruppo di controllo nella ricerca e aiuta a prevenire eventuali casi di bias di selezione nel lavoro di ricerca.

La randomizzazione viene solitamente adottata nella ricerca sperimentale per consentire al ricercatore di controllare queste variabili. Reindirizza l’esperimento dall’esame di un singolo caso a una raccolta di osservazioni, in cui vengono utilizzati strumenti statistici per interpretare i risultati.

Un campione casuale è un tipo di campione in cui ogni membro del gruppo di campionamento ha la stessa possibilità di essere campionato. È importante notare che un campione perfettamente casuale di osservazioni è difficile da raccogliere e quindi, il ricercatore deve lavorare per ottenere la randomizzazione il più vicino possibile.

• Restrizione

Questo metodo limita la ricerca allo studio di variabili di ricerca con controllo per le variabili confondenti e, se non viene fatto con attenzione, può portare a pregiudizi confondenti. Si tratta di limitare i dati di ricerca introducendo variabili di controllo per limitare le variabili confondenti.

• Corrispondenza

Il metodo di corrispondenza distribuisce le variabili confondenti attraverso i dati di ricerca, in modo uniforme; utilizzando un processo di ricerca controllato come prima e dopo gli esperimenti. Si tratta di fare osservazioni in coppie; uno per ogni valore della variabile indipendente che è simile a una possibile variabile confondente.

Un metodo comune di corrispondenza è lo studio caso-controllo che coinvolge corrispondenza variabili di caratteristiche simili con lo stesso insieme di controlli. Uno studio caso-controllo può avere 2 o più controlli per ogni caso, in quanto questo dà più precisione statistica nel processo di ricerca.

• Stratificazione

La stratificazione è un metodo per verificare le attività dei confonditori distribuendo equamente questi fattori ad ogni livello dell’analisi dei dati di ricerca. Si tratta di dividere il campione di dati in gruppi più piccoli ed esaminare la relazione tra le variabili dipendenti e indipendenti in ciascun gruppo.

• Analisi multivariata

Questo metodo dipende interamente dalla capacità del ricercatore di identificare e misurare tutti i terzi fattori nella ricerca.

Altri suggerimenti includono il controbilanciamento introducendo diversi parametri di analisi della ricerca, in cui metà del gruppo viene esaminata nella condizione 1 e l’altra metà viene esaminata nella condizione 2. È possibile utilizzare il “metodo within-subject” per testare il soggetto ogni volta in quanto i periodi intermedi possono innescare variabili confondenti.

Ci sono differenze nelle variabili confondenti estranee &?

Sebbene in qualche modo simile, esiste una differenza fondamentale tra una variabile confondente e una variabile estranea. È importante che ogni ricercatore sia in grado di riconoscere chiaramente questa differenza al fine di identificare con precisione la variabile che agisce in un risultato di ricerca.

Una variabile estranea è un tipo di variabile che può innescare un’associazione o una correlazione tra 2 variabili di ricerca che non hanno alcuna relazione causale. Se la relazione tra le 2 variabili; A e B, è causata esclusivamente da una terza variabile; C, allora tale relazione è spuria e la variabile C è una variabile estranea.

Una variabile confondente, d’altra parte, influisce su 2 variabili che non sono spuriamente correlate, cioè non solo correlate dal fattore 3rd. In questo caso, la relazione tra la variabile A e B è già causale, cioè A causa B.

Quando la relazione causale tra la variabile A e la variabile B è influenzata anche da una terza variabile C, la variabile C è una variabile confondente. Pertanto, l’associazione tra A e B può esagerare l’effetto causale di A su B perché l’associazione è gonfiata dall’effetto di C su A e B.

Effetto delle variabili confondenti

Le variabili confondenti possono causare 2 problemi di ricerca estremi che sono una maggiore varianza e bias di ricerca. Ciascuno di questi effetti sarà pienamente considerato di seguito, e possono in gran parte inclinare il risultato della ricerca per essere sopravvalutato o sottovalutato alla fine.

• Varianza aumentata

La varianza aumentata si riferisce ad un’escalation nel numero di possibili variabili causali e indipendenti nella ricerca. Questo è comune con la ricerca che non ha variabili di controllo tali che i cambiamenti nella variabile dipendente possono essere attivati da altre variabili.

Ad esempio, la tua ricerca rivela che l’aumento di peso deriva da una mancanza di esercizio fisico. Tuttavia, poiché non ci sono variabili di controllo, non puoi fidarti del risultato della ricerca perché ci sono una serie di fattori che possono influenzare la variabile dipendente.

Ad esempio, una delle variabili confondenti, in questo caso, può essere geni o fattori genetici. Un’altra variabile confondente può essere le abitudini alimentari di un individuo, quindi ci sono troppi possibili fattori causali che finiscono per distorcere i risultati .

• Distorsione di confusione

Una distorsione di confusione si riferisce alle possibilità di un parametro statistico di sovrastimare o sottovalutare un parametro di ricerca. Un progetto di indagine che ha chiare occorrenze di pregiudizi confondenti potrebbe portare ad alti tassi di abbandono del sondaggio e bias di risposta al sondaggio che influisce sul risultato della ricerca.

Un pregiudizio confondente può essere positivo o negativo in natura e può rovinare la validità interna di un esperimento. Un bias di confondimento positivo si verifica quando l’associazione osservata è distorta dal null in modo tale da sovrastimare l’effetto.

D’altra parte, un bias di confondimento negativo si verifica quando l’associazione osservata è polarizzata verso il null in modo tale da sottovalutare l’effetto. Il bias di confusione negativo può portare a un falso rifiuto di un’ipotesi nulla.

• Risultati errati della ricerca

Una variabile confondente può alterare i risultati della ricerca. Come variabile esterna, il terzo fattore può modificare l’effetto delle variabili dipendenti e indipendenti nella ricerca; influenzando così l’esito della ricerca correlazionale o sperimentale.

Poiché una variabile confondente è un fattore 3rd che non viene contabilizzato in un processo di ricerca, può influenzare un esperimento producendo risultati di ricerca imprecisi. Ad esempio, può suggerire una falsa relazione correlazionale tra variabili dipendenti e indipendenti.

Conclusione

Sebbene i fattori terzi siano solitamente considerati variabili non valide in un processo di ricerca, possono cambiare il corso di una ricerca riflettendo una falsa relazione di correlazione tra variabili. Quindi, è necessario controllare sempre l’ambiente di ricerca al fine di ridurre gli effetti delle variabili confondenti.

In questo articolo, abbiamo evidenziato 5 metodi di controllo semplici e comuni per confondere le variabili tra cui randomizzazione, corrispondenza, stratificazione e restrizione. Queste strategie potrebbero aiutare a gestire meglio i risultati della ricerca meglio limitando gli effetti di fattori terzi.