Variável ou Factor de confusão: guia definitivo na investigação

variáveis de confusão são comuns na investigação e podem afectar o resultado do seu estudo. Isto porque a influência externa da variável ou terceiro fator de confusão pode arruinar o resultado de sua pesquisa e produzir resultados inúteis, sugerindo uma conexão inexistente entre variáveis.

a fim de controlar variáveis confundindo na pesquisa, é importante saber como identificar claramente estes terceiro fatores, e saber como eles influenciam o resultado da sua pesquisa. Compreender e controlar variáveis de confusão irá ajudá-lo a obter resultados mais precisos na sua pesquisa. Qual é a variável confusa?

uma variável confusa, em termos simples, refere-se a uma variável que não é contabilizada em um experimento. Ela atua como uma influência externa que pode rapidamente mudar o efeito de variáveis de pesquisa dependentes e independentes; muitas vezes produzindo resultados que diferem extremamente do que é o caso.

em pesquisa correlacional, variáveis confundindo podem afetar a relação percebida entre as 2 variáveis em consideração; sejam positivas, negativas ou nulas. Uma variável confusa também pode ser definida como um fator que um pesquisador foi incapaz de controlar ou remover, e pode distorcer a validade do trabalho de pesquisa.

How to Identify Confounding Variables

There are several research methods used to identify confounding variables. O método mais comum é observar até que ponto a remoção de um fator na pesquisa faz com que o coeficiente de outras variáveis independentes na pesquisa mude. Neste sentido, o pesquisador observa e mede o nível estimado de associação entre variáveis independentes e dependentes, tanto antes como depois de fazer ajustes. Se a diferença entre os 2 parâmetros de medição for superior a 10%, então uma variável confusa está presente.

outro método de identificação de uma variável confusa é determinar se a variável pode ser ligada tanto à exposição de interesse como ao resultado do interesse na investigação. Se houver uma conexão significativa e mensurável entre a variável e o Fator de risco e, entre a variável e o resultado, então essa variável é confusa.

existem vários métodos de teste hipotéticos e formais para identificar variáveis confundentes. O modelo de Base, modelo biológico e logística binária e modelos de regressão logística multivariada são alguns dos métodos hipotéticos de pesquisa comuns usados para identificar variáveis confundindo.

variáveis de confusão também podem ser identificadas usando vários testes de co-linearidade, tais como a medição de fatores de inflação de variância. Você pode calcular o Fator de inflação da variância para todas as variáveis em sua pesquisa para ver se este indicador é alto para qualquer uma das variáveis; assim, indicando um confessor.

variáveis confusas são frequentemente associadas tanto ao factor de risco de interesse como ao seu resultado. Eles são geralmente distribuídos de forma desigual entre as variáveis independentes e dependentes na pesquisa e, variáveis confundindo não estão entre o interesse e resultado na pesquisa.

uma variável confusa pode funcionar de 3 maneiras possíveis na pesquisa: como um fator de risco, como um fator preventivo ou como uma variável substituta ou marcador. As fórmulas comuns para calcular a extensão da confusão na investigação são::

• Grau de Confusão = (RRcrude – RRadjusted)/RRcrude
• Grau de Confusão = (RRcrude – RRadjusted)/RRadjusted

Exemplos de Variáveis de Confusão

variáveis de Confusão corte em vários campos de estudo, especialmente de Estatística, Metodologia de Pesquisa e Psicologia. Em todos estes domínios, estes três factores mantêm as suas características primárias de influenciar de forma extrema os resultados da investigação de variáveis dependentes e independentes de fora do ambiente controlado.

exemplo de confundir variáveis na pesquisa

• carreira de uma mãe

a pesquisa é realizada para determinar o grau de correlação entre a alimentação por fórmulas para bebês e inteligência em bebês. Parece lógico que as crianças alimentadas por fórmulas possam ser menos inteligentes porque não recebem os nutrientes, vitaminas e minerais contidos no leite materno.

no entanto, os factos podem ser que crianças alimentadas a fórmulas podem ser ainda mais inteligentes do que crianças amamentadas. A fórmula de alimentação infantil na verdade contém nutrientes, vitaminas e minerais que podem ajudar a aumentar a inteligência de uma criança e ajudar a proteger a criança de infecções.

uma variável confusa neste caso pode ser a carreira da mãe, isto é, se a mãe é uma dona de casa ou uma mãe da classe trabalhadora. Quando este terceiro fator é considerado, você vai descobrir que as mães da classe trabalhadora são mais propensos a escolher a fórmula-alimentação, porque seus trabalhos podem não permitir que eles sempre amamentem seus filhos.

• tempo

pesquisa é realizada para determinar a extensão da correlação entre o dinheiro e a venda de sorvete. A lógica pode sugerir que há uma correlação positiva entre estas duas variáveis; isto é, as pessoas compram mais sorvete quando têm mais dinheiro.

uma variável confusa nesta pesquisa pode ser o tempo de modo que é distintamente possível que o tempo é o fator causativo correlativo. Assim, quando o clima é frio, as pessoas trabalham menos e têm menos dinheiro para comprar sorvete e, quando o tempo está quente, as pessoas trabalham mais e têm mais dinheiro para sorvete.

neste exemplo, a variável que causa a relação entre dinheiro e sorvete é o tempo.

Exemplos de Variáveis de Confusão em Estatística

• Prancha Inclinada

Estatisticamente, uma confusão variável pode entram em jogo no caso da relação entre a força aplicada para lançar uma bola e a distância que a bola viaja. Logicamente, supõe-se que quanto mais força exercida sobre uma bola, mais longe ela viajaria.

a variável confusa, no entanto, seria a direção em que a bola viaja em uma prancha inclinada. Se a bola está viajando para cima, ela pode viajar mais devagar independentemente da força e, se estiver viajando para baixo, ela viajaria mais rápido com pouco esforço de força.

• hábitos alimentares

uma variável confusa pode também ser responsável pela correlação entre o exercício e a perda de peso. A lógica natural pode ser que quanto mais você exercitar, mais provável Você está a perder peso, mas uma variável confundindo nesta pesquisa pode ser hábitos alimentares.

isto significa que quanto mais pessoas comem, mais peso ganham e vice-versa.

exemplo de variáveis de confusão na psicologia

• sono

psicologicamente, uma variável de confusão pode influenciar a ligação ou relação entre a cafeína e a concentração. Você percebe que quanto mais cafeína você toma, melhor concentrado você está na classe; aqui, a concentração depende do nível de cafeína que é a variável independente.

a variável confundente, neste caso, pode ser o sono; ou seja, você pode ter conseguido dormir melhor levando a melhores níveis de concentração, independentemente do nível de consumo de cafeína. A variável confundindo, neste caso, não tem nada a ver com a variável independente da pesquisa, ou seja, o consumo de cafeína.

como variáveis confusas afetam as variáveis dependentes e independentes?

para compreender adequadamente o efeito de confundir variáveis em variáveis dependentes e independentes na investigação, é necessário compreender o que são variáveis dependentes e independentes. Isto irá ajudá-lo a contextualizar claramente ambos os fatores de pesquisa.

uma variável independente é um fator de liderança que desencadeia uma mudança nos outros fatores no ambiente de pesquisa. Na mesma linha, a variável dependente é o fator que é atuado na pesquisa, e resulta da influência de uma variável independente.

Uma confusão variável pode afetar o correlational relação entre variáveis independentes e dependentes; muitas vezes resultando em falso correlational relacionamentos, como pode sugerir uma correlação positiva quando não há nenhum. Pode também desencadear uma mudança extrema numa variável dependente e, consequentemente, no resultado da investigação.

em termos da variável independente, uma variável ou confundidor pode afetar este fator removendo-o da relação correlacional e do processo de pesquisa, inteiramente. Isto acontece quando o resultado da pesquisa resulta de uma mudança desencadeada pela confusão ao invés da variável de pesquisa independente

relação entre o preconceito confuso & variável

o preconceito confuso é um dos efeitos de ter variáveis confundindo ou terceiro fatores em sua pesquisa. É o resultado de uma distorção no grau de associação entre uma exposição e o resultado se a exposição na investigação.

um enviesamento confuso pode ser de natureza negativa ou positiva. Neste sentido, um viés negativo subestima os resultados da pesquisa, enquanto um viés confundindo positivo sobrestima o resultado da pesquisa; causando uma distorção acelerada do resultado.

a confusão ocorre quando um conjunto de dados de pesquisa é corrompido através de técnicas de coleta pobres, de modo que todo o processo de pesquisa em si é criado sem controles suficientes. Isso permite que variáveis confusas surjam e afetem o resultado da pesquisa.

How to Avoid Confounding Variables in Statistics & Research

It is important to limit or control the effect of confounding variables or confounders in the research process. Normalmente, um pesquisador só pode controlar ou, em última análise, evitar confundir variáveis na pesquisa quando ele ou ela pode identificar e medir os possíveis terceiro fatores no ambiente de pesquisa.

existem 5 estratégias comuns para reduzir ou evitar variáveis confusas. Estes são:

• Randomization

the randomization method involves distributing confounders across your research data sporadically. É usado no aprendizado de máquinas para atribuir aleatoriamente variáveis a um grupo de controle em pesquisa e ajuda a prevenir quaisquer casos de viés de seleção no trabalho de pesquisa.

a aleatorização é geralmente adotada em pesquisas experimentais para permitir que o pesquisador controle essas variáveis. Ele redireciona a experiência de olhar para um caso individual para uma coleção de observações, onde Ferramentas Estatísticas são usadas para interpretar os achados.

uma amostra aleatória é um tipo de amostra em que todos os membros do grupo de amostragem têm a mesma possibilidade de serem amostrados. É importante notar que uma amostra perfeitamente aleatória de observações é difícil de coletar e assim, o pesquisador tem que trabalhar para alcançar a aleatorização o mais próximo possível.

• Restriction

This method limits the research to the study of research variables with control for confounding variables, and, if it is not done carefully, it can lead to confounding bias. Trata-se de restringir os dados de pesquisa introduzindo variáveis de controle para limitar variáveis confundindo.

• Matching

the matching method distributes the confounding variables across the research data, uniformely; by using a controlled research process like before and after experiments. Envolve fazer observações em pares; uma para cada valor da variável independente que é semelhante a uma possível variável confundidora.

a common method of matching is the case-control study that involves matching variables of similar characteristics with the same set of controls. Um estudo de caso-controle pode ter 2 ou mais controles para cada caso, uma vez que isso dá mais precisão estatística em seu processo de pesquisa.

• estratificação

estratificação é um método de verificação das Actividades dos confluentes, distribuindo estes factores igualmente a cada nível da análise dos dados da investigação. Envolve dividir a amostra de dados em grupos menores e examinar a relação entre as variáveis dependentes e independentes em cada grupo.

• Análise Multivariada

este método depende inteiramente da capacidade do investigador para identificar e medir todos os três factores da investigação. Outras dicas incluem contrabalanceamento através da introdução de diferentes parâmetros de análise de pesquisa, onde metade do grupo é examinado sob a condição 1 e a outra metade é examinada sob a condição 2. Você pode usar o “método dentro do assunto” para testar o assunto cada vez que entre períodos pode desencadear variáveis confundindo. Existem diferenças nas variáveis estranhas & confundindo?

embora um pouco semelhante, há uma diferença fundamental entre uma variável confundente e uma variável externa. É importante para cada pesquisador ser capaz de reconhecer claramente esta diferença, a fim de identificar com precisão a variável atuando em um resultado de pesquisa.

uma variável externa é um tipo de variável que pode desencadear uma associação ou correlação entre duas variáveis de pesquisa que não têm relação causal. Se a relação entre as duas variáveis, A E B, é causada apenas por uma terceira variável, C, então tal relação é espúria e a variável C é uma variável externa.

uma variável confusa, por outro lado, afeta 2 variáveis que não estão spuriously relacionadas, isto é, não somente relacionadas pelo terceiro fator. Neste caso, a relação entre a variável A E B já é causal, isto é, a causa B.

Quando a relação causal entre a variável e a variável B é também influenciada por uma terceira variável C, a variável C é uma variável de confusão. Assim, a associação entre A e B pode exagerar o efeito causal de A em B porque a associação é aumentada pelo efeito de C em ambos A e B.

Efeito de Variáveis de Confusão

variáveis de Confusão pode resultar em 2 extreme problemas de pesquisa que são o aumento da variância e viés de investigação. Cada um destes efeitos será totalmente considerado abaixo, e eles podem em grande parte inclinar o resultado de sua pesquisa para ser superestimado ou subestimado no final.

• variância aumentada

variância aumentada refere-se a uma escalada no número de possíveis variáveis causativas e independentes na investigação. Isto é comum com a pesquisa que não tem nenhuma variável de controle tal que as mudanças na variável dependente podem ser despoletadas por outras variáveis. Por exemplo, a sua pesquisa revela que o aumento de peso resulta da falta de exercício. No entanto, como não existem variáveis de controle, você não pode confiar em seu resultado de pesquisa porque há uma série de fatores que podem afetar a variável dependente.

por exemplo, uma das variáveis confundindo, neste caso, pode ser genes ou fatores genéticos. Outra variável confusa pode ser os hábitos alimentares de um indivíduo, por isso existem demasiados factores causadores possíveis que acabam por distorcer os resultados .

• confundindo viés

uma viés confundindo refere-se às chances de um parâmetro estatístico sobrestimar ou subestimar um parâmetro de pesquisa. Um projeto de pesquisa que tem ocorrências claras de viés confundindo pode levar a altas taxas de desistência de pesquisa e viés de resposta de pesquisa que afeta o resultado da pesquisa.

um viés confuso pode ser positivo ou negativo na natureza e pode arruinar a validade interna de um experimento. Um viés positivo confuso ocorre quando a associação observada é tendenciosa para longe do null tal que sobrestima o efeito.Por outro lado, um viés confuso negativo ocorre quando a associação observada é tendenciosa para o nulo de tal forma que subestima o efeito. O enviesamento confuso negativo pode levar a uma falsa rejeição de uma hipótese nula.

• resultados errados da investigação

uma variável confusa pode alterar os resultados da investigação. Como uma variável externa, o terceiro fator pode mudar o efeito de variáveis dependentes e independentes na pesquisa, influenciando assim o resultado da pesquisa correlacional ou experimental.

uma vez que uma variável confusa é um terceiro fator que não é contabilizado em um processo de pesquisa, pode afetar uma experiência produzindo resultados de pesquisa imprecisos. Por exemplo, pode sugerir uma falsa relação correlacional entre variáveis dependentes e independentes.

Conclusão

Embora outros fatores são geralmente considerados como inválidos variáveis de um processo de pesquisa, eles podem mudar o curso de uma investigação, refletindo falso correlational relação entre variáveis. Por isso, é necessário controlar sempre o seu ambiente de pesquisa, a fim de reduzir os efeitos de variáveis confundindo.

neste artigo, destacamos 5 métodos de controle simples e comuns para confundir variáveis incluindo aleatorização, correspondência, estratificação e restrição. Estas estratégias ajudá-lo-iam a gerir melhor os seus resultados de investigação, limitando os efeitos de terceiros factores.