Confounding Variabel eller Faktor: Definitive Guide I Forskning

Confounding variabler er vanlig i forskning Og kan påvirke utfallet av studien. Dette skyldes at den eksterne innflytelsen fra den forvirrende variabelen eller tredje faktoren kan ødelegge forskningsresultatet ditt og gi ubrukelige resultater ved å foreslå en ikke-eksisterende sammenheng mellom variabler.

for å kontrollere forvirrende variabler i forskning, er det viktig å vite hvordan du tydelig identifiserer disse tredje faktorene, og vet hvordan de påvirker forskningsresultatet ditt. Forstå og kontrollere confounding variabler vil hjelpe deg å oppnå mer nøyaktige resultater i din forskning.

Hva Er Den Forvirrende variabelen?

en forvirrende variabel, enkelt sagt, refererer til en variabel som ikke regnskapsføres i et eksperiment. Det fungerer som en ekstern påvirkning som raskt kan endre effekten av både avhengige og uavhengige forskningsvariabler; ofte produserer resultater som avviger ekstremt fra det som er tilfelle.

i korrelasjonsforskning kan forvirrende variabler påvirke det oppfattede forholdet mellom de 2 variablene som vurderes; enten positive, negative eller null. En forvirrende variabel kan også defineres som en faktor som en forsker ikke var i stand til å kontrollere eller fjerne, og det kan forvride gyldigheten av forskningsarbeidet.

Hvordan Identifisere Konfunderende Variabler

det finnes flere forskningsmetoder som brukes til å identifisere konfunderende variabler. Den vanligste metoden er å observere i hvilken grad fjerning av en faktor i forskning fører til at koeffisienten til andre uavhengige variabler i forskningen endres.

i denne forstand observerer og måler forskeren det estimerte nivået av sammenheng mellom uavhengige og avhengige variabler, både før og etter justeringer. Hvis forskjellen mellom de 2 måleparametrene er mer enn 10%, er det en konfunderende variabel tilstede.

En annen metode for å identifisere en forvirrende variabel er å avgjøre om variabelen kan knyttes til både eksponering av interesse og utfallet av interesse for forskning. Hvis det er en meningsfull og målbar sammenheng mellom variabelen og risikofaktoren, og mellom variabelen og utfallet, er en slik variabel forvirrende.

det finnes flere hypotetiske og formelle testmetoder for å identifisere forvirrende variabler. Baseline-modellen, biologisk modell og binær logistikk og multivariate logistiske regresjonsmodeller er noen av de vanlige hypotetiske forskningsmetodene som brukes til å identifisere forvirrende variabler.

Konfunderende variabler kan også identifiseres ved hjelp av ulike tester av ko-linearitet, for eksempel måling av variansinflasjonsfaktorer. Du kan beregne varians inflasjon faktor for alle variabler i din forskning for å se om denne indikatoren er høy for noen av variablene; dermed indikerer en confounder.

Forvirrende variabler er ofte forbundet med både risikofaktoren av interesse og utfallet. De er vanligvis fordelt ulikt blant de uavhengige og avhengige variabler i forskning og, confounding variabler ikke ligge mellom interesse og utfall i forskning.

en forvirrende variabel kan fungere på 3 mulige måter i forskningen: som en risikofaktor, som en forebyggende faktor eller som en surrogat eller markørvariabel. De vanlige formler for å beregne omfanget av confounding i forskning er:

• Grad Av Confounding = (RRcrude – RRadjusted)/RRcrude
• Grad Av Confounding = (RRcrude – RRadjusted)/RRadjusted

Eksempler På Confounding Variabler

Confounding variabler kuttet over flere fagområder, spesielt Statistikk, Forskningsmetodikk og Psykologi. På alle disse feltene beholder disse tredje faktorene sine primære egenskaper ved ekstremt å påvirke forskningsresultatene av avhengige og uavhengige variabler fra utenfor det kontrollerte miljøet.

Eksempel På Forvirrende Variabler I Forskning

• En Mors Karriere

Forskning utføres for å bestemme graden av korrelasjon mellom formelmating for babyer og intelligens hos spedbarn. Det synes logisk at barn som er formel-matet kan være mindre intelligent fordi de ikke får næringsstoffer, vitaminer og mineraler som finnes i morsmelk.

fakta kan imidlertid være at barn med morsmelkerstatning kan være enda mer intelligente enn barn som ammes. Morsmelkerstatning inneholder faktisk næringsstoffer, vitaminer og mineraler som kan bidra til å øke barnets intelligens og bidra til å beskytte barnet mot infeksjoner.

en forvirrende variabel i dette tilfellet kan være mors karriere, det vil si hvis moren er en husmor eller arbeiderklassemor. Når denne 3. faktoren vurderes, vil du finne ut at arbeiderklassemødre er mer sannsynlig å velge formelmating fordi jobbene deres kanskje ikke tillater dem å alltid amme sine spedbarn.

• Vær

Forskning utføres for å bestemme omfanget av korrelasjon mellom penger og salg av iskrem. Logikk kan tyde på at det er en positiv sammenheng mellom disse 2 variablene; det vil si at folk kjøper mer iskrem når de har mer penger.

en forvirrende variabel i denne forskningen kan være været, slik at det er tydelig mulig at været er den korrelative årsaksfaktoren. Når været er kaldt, jobber folk mindre og har mindre penger til å kjøpe iskrem, og når været er varmt, jobber folk mer og har mer penger til iskrem.

i dette eksemplet er variabelen som forårsaker forholdet mellom penger og iskrem været.

Eksempler På Konfunderende Variabler I Statistikk

• Skrå Planke

Statistisk sett Kan en konfunderende variabel komme til spill i tilfelle forholdet mellom kraften som brukes til å kaste en ball og avstanden som ballen beveger seg. Logisk antas det at jo mer kraft som utøves på en ball; jo lenger ville det reise.

den forvirrende variabelen vil imidlertid være hvilken retning ballen beveger seg på en skrå planke. Hvis ballen reiser oppover, kan den reise langsommere uavhengig av kraften, og hvis den reiser nedover, vil den reise raskere med liten kraftinnsats.

• Spisevaner

en forvirrende variabel kan også være ansvarlig for sammenhengen mellom trening og vekttap. Den naturlige logikken kan være at jo mer du trener, jo mer sannsynlig er du å gå ned i vekt, men en forvirrende variabel i denne forskningen kan være spisevaner.

Dette betyr at jo flere mennesker spiser, jo mer vekt får de og omvendt.

Eksempel På Forvirrende Variabler I Psykologi

• Søvn

Psykologisk kan en forvirrende variabel påvirke forbindelsen eller forholdet mellom koffein og konsentrasjon. Du merker at jo mer koffein du tar, jo bedre konsentrert du er i klassen; her er konsentrasjonen avhengig av nivået av koffein som er den uavhengige variabelen.

den forvirrende variabelen, i dette tilfellet, kan være søvn; det vil si at du kanskje har fått bedre søvn som fører til bedre konsentrasjonsnivåer, uavhengig av nivået av koffeinforbruk. Den forvirrende variabelen, i dette tilfellet, har ingenting å gjøre med den uavhengige variabelen; det vil si koffeinforbruk.

Hvordan Påvirker Konfunderende Variabler De Avhengige Og Uavhengige Variablene?

for å forstå effekten av konfunderende variabler på avhengige og uavhengige variabler i forskning, er det nødvendig å forstå hvilke avhengige og uavhengige variabler som er. Dette vil hjelpe deg med å tydelig kontekstualisere begge disse forskningsfaktorene.

en uavhengig variabel er en hovedfaktor som utløser en endring i de andre faktorene i forskningsmiljøet. På samme måte er den avhengige variabelen den faktoren som påvirkes i forskning, og den skyldes påvirkning av en uavhengig variabel.

en forvirrende variabel kan påvirke korrelasjonsrelasjonen mellom uavhengige og avhengige variabler; ofte resulterer i falske korrelasjonsforhold da det kan tyde på en positiv korrelasjon når det ikke er noen. Det kan også utløse en ekstrem endring i en avhengig variabel og dermed forskningsresultatet.

når det gjelder den uavhengige variabelen, kan en konfunderende variabel eller confounder påvirke denne faktoren ved å fjerne den helt fra korrelasjonsforhold og forskningsprosess. Dette skjer når forskningsresultatet resulterer fra en endring utløst av confounder i stedet for den uavhengige forskningsvariabelen

Forholdet Mellom Confounding Bias & Variabel

Confounding bias er en av effektene av å ha confounding variabler eller tredje faktorer i forskningen din. Det er resultatet av en forvrengning i graden av sammenheng mellom en eksponering og utfallet hvis eksponering i forskning.

en forvirrende skjevhet kan være negativ eller positiv. I denne forstand undervurderer en negativ bias resultatene av forskning mens en positiv forvirrende bias overvurderer utfallet av forskning; forårsaker en akselerert forvrengning av utfallet.

Confounding bias oppstår når et forskningsdatasett er ødelagt gjennom dårlige samlingsteknikker slik at hele forskningsprosessen i seg selv er satt opp uten nok kontroller. Dette gjør det mulig for forvirrende variabler å oppstå og påvirke forskningsresultatet.

Hvordan Unngå Konfunderende Variabler I Statistikk & Forskning

det er viktig å begrense eller kontrollere effekten av konfunderende variabler eller confounders i forskningsprosessen. Vanligvis kan en forsker bare kontrollere eller til slutt unngå forvirrende variabler i forskning når han eller hun kan identifisere og måle de mulige tredje faktorene i forskningsmiljøet.

det er 5 vanlige strategier for å redusere eller unngå forvirrende variabler. Disse er:

• Randomisering

randomiseringsmetoden innebærer å distribuere confounders på tvers av forskningsdataene sporadisk. Det brukes i maskinlæring for å tilfeldig tildele variabler til en kontrollgruppe i forskning, og det bidrar til å forhindre tilfeller av utvalgsskjevhet i forskningsarbeid.

Randomisering er vanligvis vedtatt i eksperimentell forskning for å gjøre det mulig for forskeren å kontrollere disse variablene. Det omdirigerer eksperimentet fra å se på en enkelt sak til en samling observasjoner, hvor statistiske verktøy brukes til å tolke funnene.

et tilfeldig utvalg er en type prøve der hvert medlem av prøvegruppen har en lik sjanse til å bli samplet. Det er viktig å merke seg at en perfekt tilfeldig utvalg av observasjoner er vanskelig å samle inn, og så må forskeren jobbe for å oppnå randomisering så nært som mulig.

• Begrensning

denne metoden begrenser forskningen til studiet av forskningsvariabler med kontroll for forvirrende variabler, og hvis det ikke gjøres forsiktig, kan det føre til forvirrende bias. Det innebærer å begrense forskningsdata ved å innføre kontrollvariabler for å begrense confounding variabler.

• Matchende

samsvarende metoden distribuerer confounding variabler på tvers av forskningsdata, jevnt; ved hjelp av en kontrollert forskningsprosess som før og etter eksperimenter. Det innebærer å gjøre observasjoner i par; en for hver verdi av den uavhengige variabelen som ligner en mulig forvirrende variabel.

en vanlig metode for matching er case-control-studien som involverer matchende variabler med lignende egenskaper med samme sett med kontroller. En case-control studie kan ha 2 eller flere kontroller for hvert tilfelle, da dette gir mer statistisk nøyaktighet i forskningsprosessen.

• Stratifisering

Stratifisering Er en metode for å kontrollere aktivitetene til confounders ved å distribuere disse faktorene likt på hvert nivå av forskningsdataanalysen. Det innebærer å dele datautvalget i mindre grupper og undersøke forholdet mellom de avhengige og uavhengige variablene i hver gruppe.

• Multivariat Analyse

denne metoden er helt avhengig av forskerens evne til å identifisere og måle alle de tredje faktorene i forskningen.

Andre tips inkluderer motvekt ved å innføre ulike forskningsanalyseparametere, hvor halvparten av gruppen undersøkes under betingelse 1 og den andre halvdelen undersøkes under betingelse 2. Du kan bruke “innen-emne-metoden” for å teste emnet hver gang som i mellom perioder kan utløse forvirrende variabler.

Er det noen forskjeller I Fremmede & Forvirrende Variabler?

Selv om det er noe lignende, er det en grunnleggende forskjell mellom en konfunderende variabel og en ekstern variabel. Det er viktig for hver forsker å kunne tydelig gjenkjenne denne forskjellen for å nøyaktig identifisere variabelen som virker i et forskningsresultat.

en ekstern variabel er en type variabel som kan utløse en sammenheng eller korrelasjon mellom 2 forskningsvariabler som ikke har noen årsakssammenheng. Hvis forholdet mellom de 2 variablene; A Og B, er forårsaket utelukkende av en 3. variabel; C, så er et slikt forhold falsk Og variabel C er en ekstern variabel.

en forvirrende variabel, derimot, påvirker 2 variabler som ikke er spuriously relatert, det vil si ikke bare relatert av 3.faktor. I dette tilfellet er forholdet mellom variabel A og B allerede kausal, det vil si a forårsaker B.

når årsakssammenhenget mellom variabel a Og variabel B også påvirkes av en tredje variabel C, er variabel C en konfunderende variabel. Dermed kan sammenhengen Mellom A og B overdrive årsakseffekten Av A på B fordi foreningen oppblåses av Effekten Av C på Både a Og B.

Effekt Av Konfunderende Variabler

Konfunderende variabler kan resultere i 2 ekstreme forskningsproblemer som er økt varians og forskningsbias. Hver av disse effektene vil bli vurdert fullt ut nedenfor, og de kan i stor grad vippe forskningsresultatet ditt for å bli overvurdert eller undervurdert til slutt.

• Økt Varians

Økt varians refererer til en eskalering i antall mulige kausative og uavhengige variabler i forskning. Dette er vanlig med forskning som ikke har noen kontrollvariabler slik at endringene i den avhengige variabelen kan utløses av andre variabler.

for eksempel viser din forskning at økt vektøkning skyldes mangel på trening. Men fordi det ikke er noen kontrollvariabler, kan du ikke stole på forskningsresultatet ditt fordi det er en rekke faktorer som kan påvirke den avhengige variabelen.

for eksempel kan en av de forvirrende variablene, i dette tilfellet, være gener eller genetiske faktorer. En annen forvirrende variabel kan Være En Persons spisevaner, så det er for mange mulige årsaksfaktorer som ender opp med å forvride resultatene .

• Confounding Bias

en confounding bias refererer til sjansene for at en statistisk parameter overvurderer eller undervurderer en forskningsparameter. En undersøkelsesdesign som har klare forekomster av forvirrende bias, kan føre til høye undersøkelsesutfall og undersøkelsesresponsskjevhet som påvirker forskningsresultatet.

en forvirrende bias kan være positiv eller negativ i naturen og kan ødelegge den interne gyldigheten av et eksperiment. En positiv confounding bias oppstår når den observerte foreningen er partisk bort fra null slik at den overvurderer effekten.

på den annen side oppstår en negativ confounding bias når den observerte foreningen er partisk mot null på en slik måte at den undervurderer effekten. Negativ confounding bias kan føre til en falsk avvisning av en nullhypotese.

• Feil Forskningsresultater

en forvirrende variabel kan endre resultatene i forskning. Som en ekstern variabel kan den tredje faktoren endre effekten av både avhengige og uavhengige variabler i forskning; og dermed påvirke utfallet av korrelasjonell eller eksperimentell forskning.

siden en forvirrende variabel er en 3.faktor som ikke regnskapsføres i en forskningsprosess, kan den påvirke et eksperiment ved å produsere unøyaktige forskningsresultater. For eksempel kan det foreslå et falskt korrelasjonsforhold mellom avhengige og uavhengige variabler.

Konklusjon

selv om tredje faktorer vanligvis anses som ugyldige variabler i en forskningsprosess, kan de endre løpet av en forskning ved å reflektere falsk korrelasjon mellom variabler. Derfor er det nødvendig å alltid kontrollere forskningsmiljøet ditt for å redusere effekten av forstyrrende variabler.

i denne artikkelen har vi fremhevet 5 enkle og vanlige kontrollmetoder for forvirrende variabler, inkludert randomisering, matching, stratifisering og begrensning. Disse strategiene vil hjelpe deg med å bedre håndtere forskningsresultatene dine bedre ved å begrense effekten av tredje faktorer.