Confounding Variable or Factor: Definitive Guide in Research

Confounding variables komen vaak voor in het onderzoek en kunnen de uitkomst van uw studie beïnvloeden. Dit komt omdat de externe invloed van de verwarrende variabele of derde factor kan ruïneren uw onderzoeksresultaten en produceren nutteloze resultaten door het suggereren van een niet-bestaande verbinding tussen variabelen.

om verstorende variabelen in het onderzoek te beheersen, is het belangrijk om te weten hoe deze derde factoren duidelijk kunnen worden geïdentificeerd en hoe ze uw onderzoeksresultaten beïnvloeden. Het begrijpen en beheersen van verstorende variabelen zal u helpen nauwkeuriger resultaten te bereiken in uw onderzoek.

Wat is de verwarrende variabele?

een verwarrende variabele verwijst in eenvoudige termen naar een variabele die niet in een experiment wordt opgenomen. Het fungeert als een externe invloed die het effect van zowel afhankelijke als onafhankelijke onderzoeksvariabelen snel kan veranderen; vaak levert het resultaten op die sterk afwijken van wat het geval is.

in correlationeel onderzoek kunnen verstorende variabelen de waargenomen relatie tussen de twee onderzochte variabelen beïnvloeden, hetzij positief, negatief of nul. Een confounding variabele kan ook worden gedefinieerd als een factor die een onderzoeker niet in staat was om te controleren of te verwijderen, en het kan de geldigheid van onderzoekswerk verstoren.

How to Identify Confounding Variables

er zijn verschillende onderzoeksmethoden gebruikt om confounding variables te identificeren. De meest gebruikelijke methode is om te observeren in welke mate het verwijderen van een factor in het onderzoek de coëfficiënt van andere onafhankelijke variabelen in het onderzoek doet veranderen.

in deze zin observeert en meet de onderzoeker het geschatte niveau van associatie tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen, zowel voor als na het aanbrengen van aanpassingen. Als het verschil tussen de 2 meetparameters meer dan 10% is, dan is er een verstorende variabele aanwezig.

een andere methode voor het identificeren van een verwarrende variabele is om te bepalen of de variabele kan worden gekoppeld aan zowel de blootstelling van belang en de resultaten van belang in onderzoek. Als er een betekenisvol en meetbaar verband is tussen de variabele en de risicofactor en, tussen de variabele en de uitkomst, dan is een dergelijke variabele verwarrend.

er zijn verschillende hypothetische en formele testmethoden voor het identificeren van verwarrende variabelen. Het basislijnmodel, biologisch model, en binaire logistiek en multivariate logistische regressiemodellen zijn enkele van de gemeenschappelijke onderzoek hypothetische methodes gebruiken om verstorende variabelen te identificeren.

verstorende variabelen kunnen ook worden geïdentificeerd aan de hand van verschillende tests van co-lineariteit, zoals het meten van variantieinflatiefactoren. U kunt de variantie inflatie factor berekenen voor alle variabelen in uw onderzoek om te zien of deze indicator hoog is voor een van de variabelen; dus wijst op een confounder.

verstorende variabelen worden vaak geassocieerd met zowel de risicofactor als de uitkomst ervan. Ze zijn meestal ongelijk verdeeld over de onafhankelijke en afhankelijke variabelen in het onderzoek en, verstorende variabelen liggen niet tussen interesse en resultaat in het onderzoek.

een verstorende variabele kan in het onderzoek op drie manieren functioneren: als risicofactor, als preventieve factor of als surrogaatvariabele of markervariabele. De gemeenschappelijke formules voor de berekening van de mate van verwarring in het onderzoek zijn::

• mate van verstorende variabelen = (RRcrude – RRadjusted)/RRcrude
• mate van verstorende variabelen = (RRcrude – RRadjusted)/Rrcrude-RRadjusted

voorbeelden van verstorende variabelen

verstorende variabelen bestrijken verschillende studiegebieden, met name statistiek, onderzoeksmethodologie en psychologie. Op al deze gebieden behouden deze derde factoren hun primaire kenmerken van het zeer beïnvloeden van de onderzoeksresultaten van afhankelijke en onafhankelijke variabelen van buiten de gecontroleerde omgeving.

voorbeeld van verstorende variabelen in het onderzoek

• de loopbaan van een moeder

onderzoek wordt uitgevoerd om de mate van correlatie te bepalen tussen voeding voor baby ‘ s en intelligentie bij zuigelingen. Het lijkt logisch dat kinderen die worden gevoed met voeding minder intelligent kunnen zijn omdat ze niet de voedingsstoffen, vitaminen en mineralen in moedermelk krijgen.

de feiten kunnen echter zijn dat kinderen die borstvoeding krijgen nog intelligenter kunnen zijn dan kinderen die borstvoeding krijgen. Zuigelingenvoeding bevat eigenlijk voedingsstoffen, vitaminen en mineralen die kunnen helpen om de intelligentie van een kind te stimuleren en het kind te beschermen tegen infecties.

een verwarrende variabele in dit geval kan de carrière van de moeder zijn, dat wil zeggen als de moeder een huisvrouw of arbeidersmoeder is. Wanneer deze 3e factor wordt overwogen, zou je ontdekken dat werkende moeders meer kans hebben om te kiezen voor voeding, omdat hun werk hen niet in staat stelt om altijd borstvoeding te geven hun baby ‘ s.

• Weather

onderzoek wordt uitgevoerd om de mate van correlatie tussen geld en de verkoop van consumptie-ijs te bepalen. Logica kan suggereren dat er een positieve correlatie is tussen deze 2 variabelen; dat wil zeggen, mensen kopen meer ijs als ze meer geld hebben.

een verwarrende variabele in dit onderzoek kan het weer zijn, zodat het duidelijk mogelijk is dat het weer de correlatieve causatieve factor is. Dus, als het weer koud is, mensen werken minder en hebben minder geld om ijs te kopen en, als het weer warm is, mensen werken meer en hebben meer geld voor ijs.

in dit voorbeeld is de variabele die de relatie tussen geld en ijs veroorzaakt het weer.

voorbeelden van verstorende variabelen in de statistieken

• schuine Plank

statistisch kan een verstorende variabele in het spel komen in het geval van het verband tussen de kracht die wordt uitgeoefend om een bal te werpen en de afstand die de bal aflegt. Logischerwijs wordt aangenomen dat hoe meer kracht op een bal wordt uitgeoefend, hoe verder hij zou reizen.

de storende variabele is echter welke richting de bal op een schuine plank beweegt. Als de bal naar boven reist, kan hij langzamer reizen ongeacht de kracht en, als hij naar beneden reist, zou hij sneller reizen met weinig krachtinspanning.

• eetgewoonten

een verwarrende variabele kan ook verantwoordelijk zijn voor de correlatie tussen lichaamsbeweging en gewichtsverlies. De natuurlijke logica kan zijn dat hoe meer je oefent, hoe groter de kans dat je om gewicht te verliezen, maar een verwarrende variabele in dit onderzoek kan zijn eetgewoonten.

dit betekent dat hoe meer mensen eten, hoe meer gewicht ze krijgen en vice versa.

voorbeeld van verstorende variabelen in de psychologie

• slaap

psychologisch kan een verstorende variabele het verband of de relatie tussen cafeïne en concentratie beïnvloeden. Je merkt dat hoe meer cafeïne je neemt, hoe beter geconcentreerd je in de klas; hier is de concentratie afhankelijk van het niveau van cafeïne die de onafhankelijke variabele.

de verwarrende variabele, in dit geval, zou de slaap kunnen zijn; dat wil zeggen, het kan zijn dat u beter hebt geslapen, wat heeft geleid tot betere concentratieniveaus, ongeacht het niveau van cafeïnegebruik. De verwarrende variabele, in dit geval, heeft niets te maken met het onderzoek onafhankelijke variabele; dat wil zeggen, cafeïne consumptie.

Hoe beïnvloeden verstorende variabelen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen?

om het effect van verstorende variabelen op afhankelijke en onafhankelijke variabelen in het onderzoek goed te begrijpen, is het noodzakelijk om te begrijpen wat afhankelijke en onafhankelijke variabelen zijn. Dit zal u helpen om duidelijk te contextualiseren beide onderzoeksfactoren.

een onafhankelijke variabele is een lead factor die een verandering teweegbrengt in de andere factoren in de onderzoeksomgeving. In dezelfde geest is de afhankelijke variabele de factor die in het onderzoek wordt ingespeeld en die het resultaat is van de invloed van een onafhankelijke variabele.

een confoundingvariabele kan de correlatieverhouding tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen beïnvloeden; vaak resulteert dit in onjuiste correlatieverhoudingen omdat het een positieve correlatie kan suggereren wanneer er geen is. Het kan ook leiden tot een extreme verandering in een afhankelijke variabele en dus, de onderzoeksresultaten.

in termen van de onafhankelijke variabele kan een confounding variabele of confounder deze factor beïnvloeden door deze volledig uit het correlatieproces en het onderzoeksproces te verwijderen. Dit gebeurt wanneer de onderzoeksresultaten het resultaat zijn van een verandering veroorzaakt door de confounder in plaats van de onafhankelijke onderzoeksvariabele

relatie tussen Confounding Bias & variabele

Confounding bias is een van de effecten van het hebben van confounding variabelen of derde factoren in uw onderzoek. Het is het resultaat van een vervorming in de mate van associatie tussen een blootstelling en het resultaat van blootstelling als in onderzoek.

een verstorende bias kan negatief of positief van aard zijn. In deze zin onderschat een negatieve vooringenomenheid de resultaten van onderzoek, terwijl een positieve verstorende vooringenomenheid de uitkomst van onderzoek overschat; waardoor een versnelde vervorming van de uitkomst wordt veroorzaakt.

verstorende vooringenomenheid treedt op wanneer een onderzoeksdataset beschadigd is door slechte verzameltechnieken, zodat het gehele onderzoeksproces op zich zonder voldoende controle wordt opgezet. Dit staat voor verstorende variabelen toe om zich te voordoen en de onderzoeksresultaten te beà nvloeden.

How to Avoid Confounding Variables in Statistics & Research

het is belangrijk het effect van confounding variables of confounders in het onderzoeksproces te beperken of te beheersen. Meestal kan een onderzoeker alleen verstorende variabelen in onderzoek controleren of uiteindelijk vermijden wanneer hij of zij de mogelijke derde factoren in de onderzoeksomgeving kan identificeren en meten.

er zijn 5 gemeenschappelijke strategieën om verstorende variabelen te verminderen of te vermijden. Deze zijn:

• randomisatie

de randomisatiemethode omvat het sporadisch verdelen van confounders over uw onderzoeksgegevens. Het wordt gebruikt in machine learning om willekeurig variabelen toe te wijzen aan een controlegroep in onderzoek en het helpt om eventuele gevallen van selectie bias in onderzoekswerk te voorkomen.

randomisatie wordt gewoonlijk toegepast in experimenteel onderzoek om de onderzoeker in staat te stellen deze variabelen te controleren. Het leidt het experiment om van het kijken naar een individueel geval naar een verzameling observaties, waar statistische instrumenten worden gebruikt om de bevindingen te interpreteren.

een aselecte steekproef is een type monster waarbij elk lid van de bemonsteringsgroep een gelijke kans heeft om te worden bemonsterd. Het is belangrijk op te merken dat een perfect willekeurige steekproef van observaties moeilijk te verzamelen is en dus, de onderzoeker moet werken om randomisatie zo dicht mogelijk te bereiken.

• restrictie

deze methode beperkt het onderzoek tot het bestuderen van onderzoeksvariabelen met controle voor verstorende variabelen, en als het niet zorgvuldig wordt uitgevoerd, kan het leiden tot verstorende bias. Het gaat om het beperken van de onderzoeksgegevens door de invoering van controlevariabelen om verstorende variabelen te beperken.

• Matching

de matching methode verdeelt de verstorende variabelen gelijkmatig over de onderzoeksgegevens; door gebruik te maken van een gecontroleerd onderzoeksproces zoals voor en na experimenten. Het gaat om het maken van waarnemingen in paren; een voor elke waarde van de onafhankelijke variabele die vergelijkbaar is met een mogelijke verwarrende variabele.

een veelgebruikte methode voor het matchen is de casestudy waarbij variabelen met vergelijkbare kenmerken met dezelfde reeks controles worden vergeleken. Een case-control studie kan 2 of meer controles voor elk geval, als dit geeft meer statistische nauwkeurigheid in uw onderzoeksproces.

• stratificatie

stratificatie is een methode om de activiteiten van confounders te controleren door deze factoren gelijkelijk te verdelen op elk niveau van de analyse van onderzoeksgegevens. Het impliceert het verdelen van de gegevenssteekproef in kleinere groepen en het onderzoeken van de relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen in elke groep.

• Multivariate analyse

deze methode is volledig afhankelijk van het vermogen van de onderzoeker om alle derde factoren in het onderzoek te identificeren en te meten.

andere tips omvatten een tegenwicht door de invoering van verschillende parameters voor onderzoeksanalyse, waarbij de helft van de groep wordt onderzocht onder voorwaarde 1 en de andere helft onder voorwaarde 2. U kunt de” within-subject method ” gebruiken om het onderwerp elke keer te testen, omdat tussen periodes verwarrende variabelen kunnen veroorzaken.

zijn er verschillen in vreemde & verstorende variabelen?

hoewel enigszins vergelijkbaar, is er een fundamenteel verschil tussen een verwarrende variabele en een vreemde variabele. Het is belangrijk dat elke onderzoeker dit verschil duidelijk kan herkennen om de variabele die in een onderzoeksresultaat werkt nauwkeurig te kunnen identificeren.

een externe variabele is een type variabele die een associatie of correlatie kan veroorzaken tussen twee onderzoeksvariabelen die geen causaal verband hebben. Als de relatie tussen de 2 variabelen; A en B, uitsluitend wordt veroorzaakt door een derde variabele; C, dan is zo ‘ n relatie vals en variabele C is een vreemde variabele.

een confounding variabele daarentegen heeft invloed op 2 variabelen die niet onstuimig gerelateerd zijn, dat wil zeggen niet alleen gerelateerd door de derde factor. In dit geval is de relatie tussen variabele A en B reeds Causaal, dat wil zeggen a veroorzaakt B.

wanneer het causale verband tussen variabele A en variabele B ook wordt beïnvloed door een derde variabele C, is variabele C een verwarrende variabele. Zo kan de associatie tussen A en B het causale effect van A Op B overdrijven omdat de associatie opgeblazen wordt door het effect van C op zowel A als B.

Effect van verstorende variabelen

verstorende variabelen kan resulteren in 2 extreme onderzoeksproblemen, die een verhoogde variantie en een verhoogde onderzoeksvooroordeel zijn. Elk van deze effecten zal volledig worden overwogen hieronder, en ze kunnen grotendeels kantelen uw onderzoeksresultaten te worden overschat of onderschat op het einde.

• verhoogde variantie

verhoogde variantie verwijst naar een toename van het aantal mogelijke causatieve en onafhankelijke variabelen in onderzoek. Dit is gebruikelijk bij onderzoek dat geen controlevariabelen heeft, zodat de veranderingen in de afhankelijke variabele door andere variabelen kunnen worden veroorzaakt.

uit uw onderzoek blijkt bijvoorbeeld dat een toegenomen gewichtstoename het gevolg is van een gebrek aan lichaamsbeweging. Omdat er echter geen controlevariabelen zijn, kunt u uw onderzoeksresultaten niet vertrouwen omdat er een aantal factoren zijn die de afhankelijke variabele kunnen beïnvloeden.

een van de verwarrende variabelen kan in dit geval bijvoorbeeld genen of genetische factoren zijn. Een andere verwarrende variabele kan iemands eetgewoonten zijn, dus er zijn te veel mogelijke oorzakelijke factoren die uiteindelijk de resultaten verstoren .

• verstorende Bias

een verstorende bias verwijst naar de kans dat een statistische parameter een onderzoeksparameter overschat of onderschat. Een enquãateontwerp dat duidelijke voorvallen van verstorende vooringenomenheid heeft, kan leiden tot hoge uitvalpercentages van enquêtes en vertekening van enquêtereacties die de onderzoeksresultaten beïnvloeden.

een verstorende bias kan positief of negatief van aard zijn en kan de interne validiteit van een experiment ruïneren. Een positieve verstorende bias treedt op wanneer de waargenomen associatie wordt bevooroordeeld weg van de nul zodanig dat het overschat het effect.

aan de andere kant treedt een negatieve verstorende bias op wanneer de waargenomen associatie zodanig naar de null wordt gericht dat het effect wordt onderschat. Negatieve verstorende vooringenomenheid kan leiden tot een valse afwijzing van een nulhypothese.

• verkeerde onderzoeksresultaten

een verwarrende variabele kan de resultaten van onderzoek veranderen. Als externe variabele kan de derde factor het effect van zowel afhankelijke als onafhankelijke variabelen in het onderzoek veranderen en zo de uitkomst van correlatieonderzoek of experimenteel onderzoek beïnvloeden.

aangezien een verwarrende variabele een derde factor is die niet in een onderzoeksproces wordt meegenomen, kan deze een experiment beïnvloeden door onnauwkeurige onderzoeksresultaten te produceren. Het kan bijvoorbeeld een valse correlatie tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen suggereren.

conclusie

hoewel derde factoren gewoonlijk als ongeldige variabelen in een onderzoeksproces worden beschouwd, kunnen zij de loop van een onderzoek veranderen door een onjuiste correlatie tussen variabelen weer te geven. Daarom is het noodzakelijk om altijd uw onderzoeksomgeving te controleren om de effecten van verstorende variabelen te verminderen.

in dit artikel hebben we 5 eenvoudige en veelgebruikte controlemethoden voor het verstoren van variabelen, waaronder randomisatie, matching, stratificatie en beperking, belicht. Deze strategieën zouden u helpen om uw onderzoeksresultaten beter te beheren door het beperken van de effecten van derde factoren.