Myląca zmienna lub czynnik: ostateczny przewodnik w badaniach

mylące zmienne są powszechne w badaniach i mogą wpływać na wynik badania. Dzieje się tak dlatego, że zewnętrzny wpływ zmiennej zakłócającej lub trzeciego czynnika może zrujnować wynik badań i wytworzyć bezużyteczne wyniki, sugerując nieistniejące połączenie między zmiennymi.

aby kontrolować zmienne zakłócające w badaniach, ważne jest, aby wiedzieć, jak wyraźnie zidentyfikować te trzecie czynniki i wiedzieć, jak wpływają one na wyniki badań. Zrozumienie i kontrolowanie zmiennych zakłócających pomoże Ci osiągnąć dokładniejsze wyniki w badaniach.

jaka jest zmienna zakłócająca?

zmienna zakłócająca, w prostych słowach, odnosi się do zmiennej, która nie jest uwzględniona w eksperymencie. Działa jako zewnętrzny wpływ, który może szybko zmienić efekt zarówno zależnych, jak i niezależnych zmiennych badawczych; często daje wyniki, które bardzo różnią się od tego, co ma miejsce.

w badaniach korelacyjnych zmienne zakłócające mogą wpływać na postrzeganą relację między 2 rozważanymi zmiennymi; czy to dodatni, ujemny, czy zerowy. Zmienna zakłócająca może być również zdefiniowana jako czynnik, który badacz nie był w stanie kontrolować lub usunąć, i może zniekształcić Ważność prac badawczych.

Jak zidentyfikować zmienne zakłócające

istnieje kilka metod badawczych używanych do identyfikacji zmiennych zakłócających. Najczęstszą metodą jest obserwacja stopnia, w jakim usunięcie czynnika w badaniach powoduje zmianę współczynnika innych zmiennych niezależnych w badaniach.

w tym sensie badacz obserwuje i mierzy szacowany poziom powiązań między niezależnymi i zależnymi zmiennymi, zarówno przed, jak i po dokonaniu korekt. Jeśli różnica między dwoma parametrami pomiarowymi jest większa niż 10%, wówczas występuje zmienna zakłócająca.

inną metodą identyfikacji zmiennej zakłócającej jest określenie, czy zmienna może być powiązana zarówno z ekspozycją zainteresowania, jak i wynikiem zainteresowania badaniami. Jeśli istnieje znaczący i wymierny związek między zmienną a czynnikiem ryzyka oraz między zmienną a wynikiem, taka zmienna jest myląca.

istnieje kilka hipotetycznych i formalnych metod testowania identyfikacji zmiennych zakłócających. Model bazowy, model biologiczny i logistyka binarna oraz wielowymiarowe modele regresji logistycznej to niektóre z typowych hipotetycznych metod badawczych stosowanych do identyfikacji zmiennych zakłócających.

zmienne zakłócające można również zidentyfikować za pomocą różnych testów współliniowości, takich jak pomiar współczynników inflacji wariancji. Możesz obliczyć współczynnik inflacji wariancji dla wszystkich zmiennych w swoich badaniach, aby sprawdzić, czy wskaźnik ten jest wysoki dla którejkolwiek ze zmiennych; stąd wskazanie dezorientatora.

zmienne zakłócające są często związane zarówno z czynnikiem ryzyka zainteresowania, jak i jego wynikiem. Są one zazwyczaj rozmieszczone nierównomiernie pomiędzy niezależnymi i zależnymi zmiennymi w badaniach i, zmienne mylące nie leżą między zainteresowaniem a wynikiem w badaniach.

zmienna zakłócająca może funkcjonować w badaniach na 3 możliwe sposoby: jako czynnik ryzyka, jako czynnik zapobiegawczy lub jako zmienna zastępcza lub markerowa. Powszechnymi wzorami obliczania zakresu zaburzeń w badaniach są:

• Stopień mylenia = (RRcrude – RRadjusted)/Rrcrude
• Stopień mylenia = (RRcrude – RRadjusted)/RRadjusted

przykłady zmiennych mylących

zmienne mylące przecinają kilka dziedzin nauki, zwłaszcza statystykę, metodologię badań i psychologię. We wszystkich tych dziedzinach, te trzecie czynniki zachowują swoją pierwotną charakterystykę niezwykle wpływającą na wyniki badań zmiennych zależnych i niezależnych spoza kontrolowanego środowiska.

przykład zmiennych zakłócających w badaniach

• Kariera matki

badania prowadzone są w celu określenia stopnia korelacji między formułą karmienia niemowląt a inteligencją u niemowląt. Wydaje się logiczne, że dzieci karmione formułą mogą być mniej inteligentne, ponieważ nie otrzymują składników odżywczych, witamin i minerałów zawartych w mleku matki.

jednak fakty mogą być takie, że dzieci karmione piersią mogą być nawet bardziej inteligentne niż dzieci karmione piersią. Formuła do karmienia niemowląt rzeczywiście zawiera składniki odżywcze, witaminy i minerały, które mogą pomóc zwiększyć inteligencję dziecka i pomóc chronić dziecko przed infekcjami.

zmienną zakłócającą w tym przypadku może być kariera matki, to znaczy, jeśli matka jest gospodynią domową lub matką z klasy robotniczej. Kiedy ten trzeci czynnik jest brany pod uwagę, można dowiedzieć się, że matki z klasy robotniczej są bardziej skłonne do wyboru Formuły karmienia, ponieważ ich praca może nie pozwolić im zawsze karmić piersią swoje niemowlęta.

• pogoda

prowadzone są badania w celu określenia stopnia korelacji między pieniędzmi a sprzedażą lodów. Logika może sugerować, że istnieje pozytywna korelacja między tymi dwiema zmiennymi; to znaczy, że ludzie kupują więcej lodów, gdy mają więcej pieniędzy.

zmienną zakłócającą w tych badaniach może być Pogoda, dzięki czemu jest wyraźnie możliwe, że pogoda jest czynnikiem korelacyjnym. Tak więc, gdy pogoda jest zimna, ludzie pracują mniej i mają mniej pieniędzy na zakup lodów, a gdy pogoda jest gorąca, ludzie pracują więcej i mają więcej pieniędzy na lody.

w tym przykładzie zmienną powodującą związek między pieniędzmi a lodami jest pogoda.

przykłady zmiennych zakłócających w statystykach

• pochylona Deska

statystycznie zmienna zakłócająca może wejść w grę w przypadku zależności między siłą przyłożoną do wyrzucenia piłki a odległością, którą piłka przemieszcza. Logicznie zakłada się, że im większa siła wywierana na piłkę, tym dalej będzie podróżować.

zmienną zakłócającą byłoby jednak to, w jakim kierunku piłka porusza się po skośnej desce. Jeśli piłka porusza się w górę, może poruszać się wolniej niezależnie od siły, a jeśli porusza się w dół, podróżuje szybciej przy niewielkim wysiłku siły.

• nawyki żywieniowe

zmienna zakłócająca może być również odpowiedzialna za korelację między ćwiczeniami a utratą wagi. Naturalną logiką może być to, że im więcej ćwiczysz, tym bardziej prawdopodobne jest, że schudniesz, ale mylącą zmienną w tych badaniach mogą być nawyki żywieniowe.

oznacza to, że im więcej ludzi je, tym więcej przybierają na wadze i odwrotnie.

przykład zmiennych zakłócających w psychologii

• Sen

psychologicznie zmienna zakłócająca może wpływać na związek lub związek między kofeiną a koncentracją. Zauważasz, że im więcej kofeiny bierzesz, tym lepiej jesteś skoncentrowany w klasie; tutaj stężenie zależy od poziomu kofeiny, która jest zmienną niezależną.

zmienną zakłócającą, w tym przypadku, może być sen; to znaczy, że możesz uzyskać lepszy sen, prowadząc do lepszego poziomu koncentracji, niezależnie od poziomu spożycia kofeiny. Zmienna zakłócająca, w tym przypadku, nie ma nic wspólnego z niezależną zmienną badawczą; to jest spożycie kofeiny.

jak zmienne zakłócające wpływają na zmienne zależne i niezależne?

aby właściwie zrozumieć wpływ zmiennych zakłócających na zmienne zależne i niezależne w badaniach, konieczne jest zrozumienie, czym są zmienne zależne i niezależne. Pomoże to wyraźnie kontekstualizować oba te czynniki badawcze.

zmienna niezależna jest czynnikiem wiodącym, który wyzwala zmianę innych czynników w środowisku badawczym. W tym samym duchu zmienna zależna jest czynnikiem, który działa w badaniach i wynika z wpływu zmiennej niezależnej.

zmienna zakłócająca może wpływać na korelację między niezależnymi i zależnymi zmiennymi; często skutkuje fałszywymi relacjami korelacyjnymi, ponieważ może sugerować dodatnią korelację, gdy jej nie ma. Może również wywołać skrajną zmianę zmiennej zależnej, a w konsekwencji Wynik badania.

jeśli chodzi o zmienną niezależną, zmienna zakłócająca lub zakłócająca może wpływać na ten czynnik, usuwając go całkowicie z relacji korelacyjnej i procesu badawczego. Dzieje się tak, gdy wynik badań wynika ze zmiany wywołanej przez confounder, a nie niezależną zmienną badawczą

zależność między błędnym odchyleniem & zmienna

mylące odchylenie jest jednym z efektów posiadania mylących zmiennych lub czynników trzecich w badaniach. Jest wynikiem zniekształcenia stopnia powiązania między ekspozycją a wynikiem ekspozycji w badaniach.

mylące nastawienie może mieć charakter negatywny lub pozytywny. W tym sensie negatywne nastawienie nie docenia wyników badań, podczas gdy pozytywne nastawienie zakłócające przecenia wynik badań; powodując przyspieszone zniekształcenie wyniku.

mylące odchylenie występuje, gdy zestaw danych badawczych jest uszkodzony przez słabe techniki gromadzenia, takie, że cały proces badawczy sam w sobie jest skonfigurowany bez wystarczającej kontroli. Pozwala to na powstawanie zmiennych zakłócających i wpływanie na wynik badań.

jak uniknąć mylących zmiennych w statystyce & badania

ważne jest, aby ograniczyć lub kontrolować efekt mylących zmiennych lub czynników zakłócających w procesie badawczym. Zazwyczaj badacz może tylko kontrolować lub ostatecznie uniknąć mylących zmiennych w badaniach, gdy on lub ona może zidentyfikować i zmierzyć możliwe czynniki trzecie w środowisku badawczym.

istnieje 5 wspólnych strategii ograniczania lub unikania zmiennych zakłócających. Są to:

• randomizacja

metoda randomizacji polega na sporadycznym rozprowadzaniu czynników zakłócających w danych badawczych. Jest on używany w uczeniu maszynowym do losowego przypisywania zmiennych do grupy kontrolnej w badaniach i pomaga zapobiegać przypadkom błędu selekcji w pracy badawczej.

randomizacja jest zwykle przyjmowana w badaniach eksperymentalnych, aby umożliwić badaczowi kontrolowanie tych zmiennych. Przekierowuje eksperyment z patrzenia na pojedynczy przypadek do zbioru obserwacji, w którym narzędzia statystyczne są używane do interpretacji wyników.

próba losowa to rodzaj próbki, w której każdy członek grupy pobierania próbek ma równe szanse na pobranie próbek. Ważne jest, aby pamiętać, że idealnie losowa próbka obserwacji jest trudna do zebrania, a więc badacz musi pracować, aby osiągnąć randomizację tak ściśle, jak to możliwe.

• ograniczenie

ta metoda ogranicza badania do badania zmiennych badawczych z kontrolą zmiennych zakłócających, a jeśli nie zostanie to wykonane ostrożnie, może to prowadzić do mylącego błędu. Polega ona na ograniczeniu danych badawczych poprzez wprowadzenie zmiennych kontrolnych w celu ograniczenia zmiennych zakłócających.

• dopasowanie

metoda dopasowania rozkłada zmienne zakłócające w danych badawczych, równomiernie; za pomocą kontrolowanego procesu badawczego, takiego jak przed i po eksperymentach. Polega na dokonywaniu obserwacji w parach; po jednej dla każdej wartości zmiennej niezależnej, która jest podobna do możliwej zmiennej mylącej.

powszechną metodą dopasowania jest badanie case-control, które obejmuje dopasowanie zmiennych o podobnych cechach z tym samym zestawem kontroli. Badanie case-control może mieć 2 lub więcej kontroli dla każdego przypadku, ponieważ daje to większą dokładność statystyczną w procesie badawczym.

• stratyfikacja

stratyfikacja jest metodą sprawdzania działań czynników zakłócających poprzez dystrybucję tych czynników równo na każdym poziomie analizy danych badawczych. Polega ona na podzieleniu próbki danych na mniejsze grupy i zbadanie relacji między zmiennymi zależnymi i niezależnymi w każdej grupie.

• Analiza wielowymiarowa

metoda ta jest całkowicie zależna od zdolności badacza do identyfikacji i pomiaru wszystkich trzecich czynników w badaniach.

inne wskazówki obejmują równoważenie poprzez wprowadzenie różnych parametrów analizy badawczej, gdzie połowa grupy jest badana pod warunkiem 1, a druga połowa pod warunkiem 2. Możesz użyć metody “wewnątrz podmiotu”, aby przetestować obiekt za każdym razem, ponieważ okresy międzyokresowe mogą powodować mylące zmienne.

czy są jakieś różnice w obcych & zmiennych zakłócających?

chociaż jest nieco podobny, istnieje zasadnicza różnica między zmienną zakłócającą a zmienną obcą. Ważne jest, aby każdy badacz był w stanie wyraźnie rozpoznać tę różnicę, aby dokładnie zidentyfikować zmienną działającą w wyniku badania.

zmienna obca jest rodzajem zmiennej, która może wywołać skojarzenie lub korelację między 2 zmiennymi badawczymi, które nie mają związku przyczynowego. Jeśli zależność między 2 zmiennymi; a i B, jest spowodowana wyłącznie przez 3 zmienną; C, to taka zależność jest fałszywa, a zmienna C jest zmienną pozaziemską.

zmienna zakłócająca, z drugiej strony, dotyczy 2 zmiennych, które nie są ze sobą powiązane, czyli nie są powiązane wyłącznie przez czynnik trzeci. W tym przypadku zależność między zmienną a i B jest już przyczynowa, to znaczy A powoduje B.

gdy na związek przyczynowy między zmienną a i zmienną B wpływa również trzecia zmienna C, zmienna C jest zmienną zakłócającą. Tak więc związek między A i B może wyolbrzymiać przyczynowy wpływ a na B, ponieważ związek jest zawyżony przez wpływ C na ZARÓWNO A, jak I B.

wpływ zmiennych zakłócających

zmienne zakłócające mogą powodować ekstremalne problemy badawcze 2, które są zwiększoną wariancją i odchyleniem badawczym. Każdy z tych efektów zostanie w pełni rozważony poniżej i może w dużej mierze przechylić wynik badań, aby był zawyżony lub niedoceniany w końcu.

• zwiększona wariancja

zwiększona wariancja odnosi się do eskalacji liczby możliwych zmiennych przyczynowych i niezależnych w badaniach. Jest to powszechne w badaniach, które nie mają żadnych zmiennych kontrolnych, takich, że zmiany w zmiennej zależnej mogą być wywołane przez inne zmienne.

na przykład Twoje badania ujawniają, że zwiększony przyrost masy ciała wynika z braku ćwiczeń. Ponieważ jednak nie ma zmiennych kontrolnych, nie można ufać wynikowi badań, ponieważ istnieje wiele czynników, które mogą wpływać na zmienną zależną.

na przykład jedną ze zmiennych zakłócających w tym przypadku mogą być geny lub czynniki genetyczne. Inną zmienną zakłócającą mogą być nawyki żywieniowe danej osoby, więc istnieje zbyt wiele możliwych czynników sprawczych, które w końcu zniekształcają wyniki .

• mylące odchylenie

mylące odchylenie odnosi się do szans parametru Statystycznego na przeszacowanie lub lekceważenie parametru badawczego. Projekt badania, który ma wyraźne wystąpienia mylące stronniczość może prowadzić do wysokich wskaźników rezygnacji z badania i stronniczość odpowiedzi ankiety, która wpływa na wynik badań.

mylące nastawienie może mieć charakter pozytywny lub negatywny i może zrujnować wewnętrzną Ważność eksperymentu. Dodatnie błędne odchylenie występuje, gdy obserwowany związek jest stronniczy od wartości null tak, że przecenia efekt.

z drugiej strony, negatywne odchylenie zakłócające występuje, gdy obserwowane skojarzenie jest stronnicze w kierunku null w taki sposób, że nie docenia efektu. Negatywne błędne nastawienie może prowadzić do fałszywego odrzucenia hipotezy zerowej.

• błędne wyniki badań

myląca zmienna może zmienić wyniki badań. Jako zmienna zewnętrzna, trzeci czynnik może zmienić efekt zarówno zmiennych zależnych, jak i niezależnych w badaniach; wpływając w ten sposób na wynik badań korelacyjnych lub eksperymentalnych.

ponieważ zmienna zakłócająca jest czynnikiem 3rd, który nie jest uwzględniany w procesie badawczym, może wpływać na eksperyment, wytwarzając niedokładne wyniki badań. Na przykład może sugerować fałszywą zależność korelacyjną między zmiennymi zależnymi i niezależnymi.

wniosek

chociaż czynniki trzecie są zwykle uważane za nieprawidłowe zmienne w procesie badawczym, mogą zmienić przebieg badań, odzwierciedlając fałszywą zależność korelacyjną między zmiennymi. Dlatego konieczne jest, aby zawsze kontrolować środowisko badawcze w celu zmniejszenia skutków zmiennych zakłócających.

w tym artykule podkreśliliśmy proste i wspólne metody kontroli 5 dla zmiennych zakłócających, w tym randomizacji, dopasowania, stratyfikacji i ograniczenia. Strategie te pomogą Ci lepiej zarządzać wynikami badań lepiej poprzez ograniczenie skutków czynników trzecich.