交絡変数または因子：研究における決定的なガイド

交絡変数は研究で一般的であり、研究の結果に影響を与える可能性があります。 これは、交絡変数または第三因子からの外部の影響は、あなたの研究成果を台無しにし、変数間の存在しない接続を示唆することによって無駄な結

研究における交絡変数を制御するためには、これらの第三の要因を明確に識別し、それらが研究成果にどのように影響するかを知ることが重要です。 交絡変数を理解し、制御することは、あなたの研究でより正確な結果を達成するのに役立ちます。

交絡変数とは何ですか？

交絡変数は、簡単に言えば、実験で考慮されていない変数を指します。 それはすぐに依存し、独立した研究変数の効果を変えることができる外的な影響として機能する;頻繁に事実であるものがと非常に異なる結果を生

相関研究では、交絡変数は、検討中の2つの変数間の知覚される関係に影響を与える可能性があります。 交絡変数は、研究者が制御または削除することができなかった要因として定義することができ、それは研究活動の妥当性を歪めることができます。

交絡変数を識別する方法

交絡変数を識別するために使用されるいくつかの研究方法があります。 最も一般的な方法は、研究における因子を除去することにより、研究における他の独立変数の係数が変化する程度を観察することである。

この意味で、研究者は独立変数と従属変数の間の推定された関連性のレベルを、調整の前後の両方で観察し、測定します。 2つの測定パラメータの差が10％を超える場合、交絡変数が存在します。

交絡変数を特定する別の方法は、その変数が関心のある暴露と研究への関心の結果の両方にリンクできるかどうかを判断することです。 変数と危険因子との間、および変数と結果との間に意味のある測定可能な接続がある場合、そのような変数は交絡しています。

交絡変数を識別するためのいくつかの仮説的かつ正式なテスト方法があります。 ベースラインモデル、生物学的モデル、およびバイナリ物流と多変量ロジスティック回帰モデルは、交絡変数を識別するために使用する一般的な研究

交絡変数は、分散インフレーション係数の測定など、共線形性のさまざまな検定を使用して識別することもできます。 あなたは、この指標は、変数のいずれかのために高いかどうかを確認するためにあなたの研究のすべての変数の分散インフレ率を計算することがで

交絡変数は、多くの場合、関心のある危険因子とその結果の両方に関連付けられています。 彼らは通常、研究における独立変数と従属変数の間で不均等に分布しており、交絡変数は研究における関心と結果の間にはありません。

交絡変数は、研究において3つの可能な方法で機能することができます：危険因子として、予防因子として、または代理変数またはマーカー変数として。 研究における交絡の程度を計算するための一般的な公式は次のとおりです:

• 交絡度=(RRcrude-RRadjusted)/RRcrude
• 交絡度=(RRcrude-RRadjusted)/RRadjusted

交絡変数の例

交絡変数は、特に統計、研究方法論、心理学のいくつかの分野でカットされています。 これらの分野において、これらの第三の要因は、制御された環境外からの従属変数および独立変数の研究成果に非常に影響を与えるという主な特徴を保持している。

研究における交絡変数の例

• 母親のキャリア

研究は、乳児の摂食と乳児の知能との相関の程度を決定するために行われます。 母乳に含まれる栄養素、ビタミン、ミネラルを摂取しないため、処方された子供はあまり知的ではない可能性があることは論理的に見えるでしょう。

しかし、事実は、式を与えられた子供たちは母乳を与えられた子供たちよりもさらに知的である可能性があるということかもしれません。 幼児供給の方式は実際に子供の知性を後押しし、伝染から子供を保護するのを助けるのを助けることができる栄養素、ビタミン、および鉱物を含んで

この例の交絡変数は、母親が主婦または労働者階級の母親である場合、母親のキャリアである可能性があります。 この第3要因が考慮されるとき、彼らの仕事がそれらが常に彼らの幼児を母乳で育てることを許可しないかもしれないので労働者階級の母が方式

• 天気

お金とアイスクリームの販売との相関の程度を決定するための研究が行われています。 ロジックは、これらの2つの変数の間に正の相関があることを示唆しているかもしれません。

この研究の交絡変数は天気であり、天気が相関的な原因因子である可能性がはっきりとあります。 従って、天候が冷たいとき、人々はより少なく働き、アイスクリームを買うより少ないお金を持ち、天候が熱いとき、人々はより多くを働かせ、アイスクリームのためのより多くのお金を有する。

この例では、moneyとice-creamの関係を引き起こす変数はweatherです。

統計における交絡変数の例

• 傾斜板

統計的には、ボールを投げるために加えられる力とボールが移動する距離との関係の場合に交絡変数が 論理的には、ボールに加えられる力が多いほど、それは遠くに移動すると仮定されます。

しかし交絡変数は、ボールが傾斜した板の上をどの方向に移動するかであろう。 ボールが上向きに移動している場合、それは力に関係なく遅く移動することがあり、それが下向きに移動している場合、それは少し力の労作で速く移動

• 食習慣

交絡変数は、運動と体重減少の間の相関にも関与している可能性があります。 自然な論理は、運動すればするほど体重を減らす可能性が高くなるかもしれませんが、この研究の交絡変数は食習慣である可能性があります。

これは、より多くの人々が食べるほど、より多くの体重が得られ、その逆もまた同様であることを意味します。

心理学における交絡変数の例

• 睡眠

心理学的には、交絡変数はカフェインと濃度の関係や関係に影響を与える可能性があります。 あなたが取るより多くのカフェインは、より良いあなたがクラスにある集中しているこ; ここで、濃度は独立変数であるカフェインのレベルに依存する。

交絡変数は、この場合、睡眠である可能性があり、つまり、カフェインの消費量のレベルに関係なく、より良い睡眠を得ている可能性があります。 交絡変数は、この場合、研究独立変数とは何の関係もありません。

交絡変数は従属変数と独立変数にどのように影響しますか？

研究における従属変数と独立変数への交絡変数の影響を適切に理解するためには、従属変数と独立変数が何であるかを理解する必要があります。 これは、これらの研究要因の両方を明確に文脈化するのに役立ちます。

独立変数は、研究環境における他の要因の変化を引き起こす鉛因子である。 同じ静脈では、従属変数は研究で行動する要因であり、独立変数の影響に起因します。

交絡変数は、独立変数と従属変数の間の相関関係に影響を与える可能性があります。 それはまた、従属変数の極端な変化を引き起こし、その結果、研究成果を引き起こす可能性があります。

独立変数に関しては、交絡変数または交絡因子は、相関関係および研究プロセスから完全に削除することによって、この因子に影響を与えることが これは、研究成果が、独立した研究変数

交絡バイアス&変数

交絡バイアスの関係ではなく、交絡因子によって引き起こされた変化に起因する場合に発生します。 これは、研究における曝露と結果との間の関連度の歪みの結果である。

交絡バイアスは、本質的に負または正である可能性があります。 この意味で、負のバイアスは研究の成果を過小評価し、正の交絡バイアスは研究の成果を過大評価し、結果の加速された歪みを引き起こす。

交絡バイアスは、研究データセットが不十分な収集技術によって破損し、研究プロセス全体が十分な制御なしで設定されている場合に発生します。 これにより、交絡変数が発生し、研究成果に影響を与えることができます。

統計における交絡変数を回避する方法&研究

研究プロセスにおける交絡変数または交絡因子の影響を制限または制御することが重要です。 通常、研究者は、研究環境で可能な第三の要因を特定して測定できる場合にのみ、研究における交絡変数を制御または最終的に回避することができ

交絡変数を減らすか回避するための5つの一般的な戦略があります。 これらは:

• ランダム化

ランダム化方法には、研究データ全体に交絡因子を散発的に分散することが含まれます。 これは、機械学習でランダムに研究の対照群に変数を割り当てるために使用され、研究活動における選択バイアスのいずれかのケースを防ぐのに役

ランダム化は、通常、研究者がこれらの変数を制御できるようにするために実験研究で採用されています。 これは、個々のケースを見てから、統計的ツールが調査結果を解釈するために使用される観測のコレクションに実験をリダイレクトします。

ランダムサンプルは、サンプリンググループのすべてのメンバーがサンプリングされる確率が等しいサンプルの一種です。 観測の完全にランダムなサンプルを収集することは困難であることに注意することが重要であるので、研究者は可能な限り密接にランダム化を達成するために働かなければなりません。

• 制限

この方法は、交絡変数の制御を持つ研究変数の研究に研究を制限し、慎重に行われなければ、交絡バイアスにつながる可能性があります。 これは、交絡変数を制限するために制御変数を導入することによって研究データを制限することを含む。

• マッチング

マッチング法は、実験前後のような制御された研究プロセスを使用して、研究データ全体に交絡変数を均等に分配します。 これは、可能な交絡変数に似ている独立変数の各値に対して1つのペアで観測を行うことを含みます。

マッチングの一般的な方法は、同じ特性の変数を同じコントロールセットでマッチングするケースコントロールスタディです。 これはあなたの研究プロセスでより多くの統計的精度を与えるようケース対照研究は、各ケースのための2つ以上のコントロールを持っていてもよ

• 層別化

層別化は、研究データ分析の各レベルでこれらの要因を均等に分配することにより、交絡者の活動をチェックする方法です。 これには、データサンプルをより小さなグループに分割し、各グループの従属変数と独立変数の関係を調べることが含まれます。

• 多変量解析

この方法は、研究におけるすべての第三の要因を特定して測定する研究者の能力に完全に依存しています。

その他のヒントには、グループの半分が条件1で検査され、残りの半分が条件2で検査される、異なる研究分析パラメータを導入することによるカウンターバランシングが含まれる。 中間の期間が交絡変数を引き起こす可能性があるため、”被験者内メソッド”を使用して毎回被験者をテストすることができます。

無関係な&交絡変数に違いはありますか？

やや似ていますが、交絡変数と無関係な変数の間には基本的な違いがあります。 研究成果に作用する変数を正確に識別するためには、すべての研究者がこの違いを明確に認識できることが重要です。

無関係な変数は、因果関係を持たない2つの研究変数間の関連または相関を引き起こす可能性のある変数の一種です。 2つの変数AとBの関係が3番目の変数Cのみによって引き起こされる場合、そのような関係はスプリアスであり、変数Cは無関係な変数です。

一方、交絡変数は、スプリアスに関連していない、すなわち第3因子によってのみ関連していない2つの変数に影響を与えます。 この場合、変数AとBの関係はすでに因果的であり、つまりAはBを引き起こします。

変数Aと変数Bの因果関係が第三の変数Cの影響を受ける場合、変数Cは交絡変数です。

交絡変数の効果

交絡変数は、分散と研究バイアスが増加する2つの極端な研究問題を引き起こす可能性があります。 これらの効果のそれぞれは、以下で完全に考慮され、最終的に過大評価または過小評価されるように研究結果を大きく傾けることができます。

• 増加した分散

増加した分散は、研究における可能性のある原因変数および独立変数の数の増加を指します。 これは、従属変数の変化が他の変数によって引き起こされる可能性があるような制御変数を持たない研究と共通しています。

たとえば、あなたの研究では、体重増加の結果は運動不足によるものであることが明らかになっています。 ただし、制御変数がないため、従属変数に影響を与える可能性のある要因がいくつかあるため、研究成果を信頼することはできません。

たとえば、交絡変数の1つは、この場合、遺伝子または遺伝的因子であり得る。 別の交絡変数は、個人の食習慣である可能性があるため、結果を歪める原因となる可能性のある要因が多すぎる可能性があります。

• 交絡バイアス

交絡バイアスとは、統計的パラメータが研究パラメータを過大評価または過小評価する可能性を指します。 交絡バイアスの明確な発生を有する調査設計は、高い調査中退率と研究成果に影響を与える調査応答バイアスにつながる可能性があります。

交絡バイアスは本質的に正または負であり、実験の内部妥当性を台無しにする可能性があります。 正の交絡バイアスは、観測された関連がnullから離れてバイアスされ、効果が過大評価される場合に発生します。

一方、負の交絡バイアスは、観測された関連がヌルに偏っているときに、効果を過小評価するように発生します。 負の交絡バイアスは、帰無仮説の誤った拒絶につながる可能性があります。

• 間違った研究成果

交絡変数は研究の成果を変える可能性があります。 外部変数として、第三の因子は、研究における従属変数と独立変数の両方の効果を変えることができ、それによって相関的または実験的研究の結果

交絡変数は研究プロセスでは考慮されない第3因子であるため、不正確な研究結果を生み出すことによって実験に影響を与える可能性があります。 たとえば、従属変数と独立変数の間の誤った相関関係を示唆することができます。

結論

第三の因子は、通常、研究プロセスにおいて無効な変数とみなされますが、変数間の誤った相関関係を反映することによって、研究の経過を変 したがって、交絡変数の影響を減らすためには、常に研究環境を制御する必要があります。

この記事では、ランダム化、マッチング、層別化、制限など、交絡変数のための5つの簡単で一般的な制御方法を強調しました。 これらの戦略は、第三の要因の影響を制限することによって、より良いあなたの研究成果をよりよく管理するのに役立ちます。