Variabilă sau Factor de confuzie: ghid definitiv în cercetare

variabilele de confuzie sunt frecvente în cercetare și pot afecta rezultatul studiului. Acest lucru se datorează faptului că influența externă a variabilei confuze sau a celui de-al treilea factor vă poate distruge rezultatul cercetării și poate produce rezultate inutile sugerând o legătură inexistentă între variabile.

pentru a controla variabilele confuze în cercetare, este important să știți cum să identificați în mod clar acești factori terți și să știți cum vă influențează rezultatul cercetării. Înțelegerea și controlul variabilelor confuze vă vor ajuta să obțineți rezultate mai precise în cercetarea dvs.

care este variabila confuză?

o variabilă confuză, în termeni simpli, se referă la o variabilă care nu este contabilizată într-un experiment. Acționează ca o influență externă care poate schimba rapid efectul variabilelor de cercetare dependente și independente; producând adesea rezultate care diferă extrem de ceea ce este cazul.

în cercetarea corelațională, variabilele confuze pot afecta relația percepută între cele 2 variabile luate în considerare; fie pozitiv, negativ sau zero. O variabilă confuză poate fi, de asemenea, definită ca un factor pe care un cercetător nu a putut să îl controleze sau să îl elimine și poate denatura validitatea muncii de cercetare.

cum se identifică variabilele confuze

există mai multe metode de cercetare utilizate pentru identificarea variabilelor confuze. Cea mai obișnuită metodă este de a observa măsura în care eliminarea unui factor în cercetare determină modificarea coeficientului altor variabile independente din cercetare.

în acest sens, cercetătorul observă și măsoară nivelul estimat de asociere între variabilele independente și dependente, atât înainte, cât și după efectuarea ajustărilor. Dacă diferența dintre cei 2 parametri de măsurare este mai mare de 10%, atunci este prezentă o variabilă confuză.

o altă metodă de identificare a unei variabile confuze este de a determina dacă variabila poate fi legată atât de expunerea interesului, cât și de rezultatul interesului pentru cercetare. Dacă există o legătură semnificativă și măsurabilă între variabilă și factorul de risc și, între variabilă și rezultat, atunci o astfel de variabilă este confuză.

există mai multe metode de testare ipotetice și formale pentru identificarea variabilelor de confuzie. Modelul de bază, modelul biologic și logistica binară și modelele de regresie logistică multivariată sunt câteva dintre metodele ipotetice comune de cercetare utilizate pentru a identifica variabilele confuze.

variabilele de confuzie pot fi, de asemenea, identificate folosind diferite teste de co-liniaritate, cum ar fi măsurarea factorilor de inflație a varianței. Puteți calcula factorul de inflație a varianței pentru toate variabilele din cercetarea dvs. pentru a vedea dacă acest indicator este ridicat pentru oricare dintre variabile; prin urmare, indicând un confounder.

variabilele de confuzie sunt adesea asociate atât cu factorul de risc de interes, cât și cu rezultatul acestuia. Acestea sunt de obicei distribuite inegal între variabilele independente și dependente din cercetare și, variabilele confuze nu se află între interes și rezultat în cercetare.

o variabilă confuză poate funcționa în 3 moduri posibile în cercetare: ca factor de risc, ca factor preventiv sau ca variabilă surogat sau marker. Formulele comune pentru calcularea gradului de confuzie în cercetare sunt:

• grad de confuzie = (RRcrude – RRadjusted)/RRcrude
• grad de confuzie = (RRcrude – RRadjusted)/Rradjusted

Exemple de variabile de confuzie

variabile de confuzie tăiate în mai multe domenii de studiu, în special statistici, metodologie de cercetare și Psihologie. În toate aceste domenii, acești factori terți își păstrează caracteristicile primare de a influența extrem de mult rezultatele cercetării variabilelor dependente și independente din afara mediului controlat.

exemplu de variabile confuze în cercetare

• cariera unei mame

cercetarea este efectuată pentru a determina gradul de corelație între hrănirea cu formulă pentru bebeluși și inteligența la sugari. Ar părea logic ca copiii care sunt hrăniți cu formula să fie mai puțin inteligenți, deoarece nu primesc nutrienții, vitaminele și mineralele conținute în laptele matern.

cu toate acestea, faptele pot fi că copiii hrăniți cu formula pot fi chiar mai inteligenți decât copiii care sunt alăptați. Formula de hrănire pentru sugari conține de fapt substanțe nutritive, vitamine și minerale care pot ajuta la stimularea inteligenței copilului și la protejarea copilului de infecții.

o variabilă confuză în acest caz poate fi cariera mamei, adică dacă mama este gospodină sau mamă din clasa muncitoare. Când se ia în considerare acest al 3-lea factor, veți afla că mamele din clasa muncitoare au mai multe șanse să aleagă hrănirea cu formulă, deoarece locurile lor de muncă ar putea să nu le permită să-și alăpteze întotdeauna sugarii.

• Vremea

se efectuează cercetări pentru a determina gradul de corelație dintre bani și vânzarea de înghețată. Logica poate sugera că există o corelație pozitivă între aceste 2 variabile; adică oamenii cumpără mai multă înghețată atunci când au mai mulți bani.

o variabilă confuză în această cercetare poate fi vremea, astfel încât este clar posibil ca vremea să fie factorul cauzal corelativ. Astfel, când vremea este rece, oamenii muncesc mai puțin și au mai puțini bani pentru a cumpăra înghețată și, când vremea este caldă, oamenii muncesc mai mult și au mai mulți bani pentru înghețată.

în acest exemplu, variabila care determină relația dintre bani și înghețată este vremea.

Exemple de variabile confuze în statistici

• scândură înclinată

statistic, o variabilă confuză poate intra în joc în cazul relației dintre forța aplicată pentru a arunca o minge și distanța pe care o parcurge mingea. În mod logic, se presupune că cu cât este mai multă forță exercitată asupra unei mingi; cu atât ar călători mai departe.

variabila confuză, totuși, ar fi direcția în care mingea călătorește pe o scândură înclinată. Dacă mingea se deplasează în sus, se poate deplasa mai lent indiferent de forță și, dacă se deplasează în jos, s-ar deplasa mai repede cu puțin efort de forță.

• obiceiuri alimentare

o variabilă confuză poate fi, de asemenea, responsabilă pentru corelația dintre exercițiu și pierderea în greutate. Logica naturală poate fi că, cu cât exersați mai mult, cu atât este mai probabil să pierdeți în greutate, dar o variabilă confuză în această cercetare poate fi obiceiurile alimentare.

aceasta înseamnă că, cu cât mănâncă mai mulți oameni, cu atât câștigă mai multă greutate și invers.

exemplu de variabile confuze în Psihologie

• somn

psihologic, o variabilă confuză poate influența conexiunea sau relația dintre cofeină și concentrare. Observați că cu cât luați mai multă cofeină, cu atât sunteți mai concentrat în clasă; aici, concentrația depinde de nivelul cofeinei, care este variabila independentă.

variabila confuză, în acest caz, ar putea fi somnul; adică este posibil să fi dormit mai bine ducând la niveluri mai bune de concentrare, indiferent de nivelul consumului de cofeină. Variabila confuză, în acest caz, nu are nicio legătură cu variabila independentă de cercetare; adică consumul de cofeină.

cum afectează variabilele de confuzie variabilele dependente și independente?

pentru a înțelege corect efectul confundării variabilelor asupra variabilelor dependente și independente în cercetare, este necesar să înțelegem ce sunt variabilele dependente și independente. Acest lucru vă va ajuta să contextualizați în mod clar ambii factori de cercetare.

o variabilă independentă este un factor de plumb care declanșează o schimbare a celorlalți factori din mediul de cercetare. În același sens, variabila dependentă este factorul asupra căruia se acționează în cercetare și rezultă din influența unei variabile independente.

o variabilă confuză poate afecta relația corelațională dintre variabilele independente și dependente; rezultând adesea relații corelaționale false, deoarece poate sugera o corelație pozitivă atunci când nu există. De asemenea, poate declanșa o schimbare extremă a unei variabile dependente și, în consecință, a rezultatului cercetării.

în ceea ce privește variabila independentă, o variabilă confuză sau confounder poate afecta acest factor prin eliminarea acestuia din relația corelațională și procesul de cercetare, în întregime. Acest lucru se întâmplă atunci când rezultatul cercetării rezultă dintr-o schimbare declanșată de confounder, mai degrabă decât de variabila independentă de cercetare

relația dintre prejudecata confuză & variabila

prejudecata confuză este unul dintre efectele de a avea variabile confuze sau al treilea factor în cercetarea dvs. Este rezultatul unei distorsiuni a gradului de asociere dintre o expunere și rezultatul expunerii în cadrul cercetării.

o prejudecată confuză poate fi negativă sau pozitivă în natură. În acest sens, o prejudecată negativă subestimează rezultatele cercetării, în timp ce o prejudecată pozitivă de confuzie supraestimează rezultatul cercetării; provocând o denaturare accelerată a rezultatului.

prejudecata confuză apare atunci când un set de date de cercetare este corupt prin tehnici slabe de colectare, astfel încât întregul proces de cercetare în sine este configurat fără suficiente controale. Acest lucru permite să apară variabile confuze și să afecteze rezultatul cercetării.

cum se poate evita confundarea variabilelor în statistici& cercetare

este important să se limiteze sau să se controleze efectul confundării variabilelor sau confunderilor în procesul de cercetare. De obicei, un cercetător poate controla sau evita în cele din urmă confundarea variabilelor în cercetare numai atunci când poate identifica și măsura posibilii factori terți din mediul de cercetare.

există 5 strategii comune pentru reducerea sau evitarea variabilelor confuze. Acestea sunt:

• randomizare

metoda randomizare implică distribuirea confounders peste datele de cercetare sporadic. Este utilizat în învățarea automată pentru a atribui aleatoriu variabile unui grup de control în cercetare și ajută la prevenirea oricăror cazuri de părtinire a selecției în activitatea de cercetare.

randomizarea este de obicei adoptată în cercetarea experimentală pentru a permite cercetătorului să controleze aceste variabile. Acesta redirecționează experimentul de la examinarea unui caz individual la o colecție de observații, unde instrumentele statistice sunt utilizate pentru a interpreta constatările.

un eșantion aleatoriu este un tip de eșantion în care fiecare membru al grupului de eșantionare are șanse egale de a fi eșantionat. Este important să rețineți că un eșantion perfect aleatoriu de observații este dificil de colectat și, prin urmare, cercetătorul trebuie să lucreze pentru a realiza randomizarea cât mai aproape posibil.

• restricție

această metodă limitează cercetarea la studiul variabilelor de cercetare cu control pentru variabile confuze și, dacă nu se face cu atenție, poate duce la părtinire confuză. Aceasta implică restricționarea datelor de cercetare prin introducerea variabilelor de control pentru a limita variabilele confuze.

• potrivire

metoda de potrivire distribuie variabilele de confuzie între datele de cercetare, în mod egal; folosind un proces de cercetare controlat ca înainte și după experimente. Aceasta implică efectuarea de observații în perechi; una pentru fiecare valoare a variabilei independente care este similară cu o posibilă variabilă de confuzie.

o metodă comună de potrivire este studiul caz-control care implică potrivirea variabilelor de caracteristici similare cu același set de controale. Un studiu de caz-control poate avea 2 sau mai multe controale pentru fiecare caz, deoarece acest lucru oferă o precizie statistică mai mare în procesul de cercetare.

• stratificarea

stratificarea este o metodă de verificare a activităților confounders prin distribuirea acestor factori în mod egal la fiecare nivel al analizei datelor de cercetare. Aceasta implică împărțirea eșantionului de date în grupuri mai mici și examinarea relației dintre variabilele dependente și independente din fiecare grup.

• analiza multivariată

această metodă depinde în întregime de capacitatea cercetătorului de a identifica și măsura toți factorii trei din cercetare.

alte sfaturi includ contrabalansarea prin introducerea diferiților parametri de analiză a cercetării, în care jumătate din grup este examinat în condiția 1, iar cealaltă jumătate este examinat în condiția 2. Puteți utiliza “metoda în cadrul subiectului” pentru a testa subiectul de fiecare dată, deoarece perioadele intermediare pot declanșa variabile confuze.

există diferențe în variabilele confuze străine &?

deși oarecum asemănătoare, există o diferență fundamentală între o variabilă confuză și o variabilă străină. Este important ca fiecare cercetător să poată recunoaște în mod clar această diferență pentru a identifica cu exactitate variabila care acționează într-un rezultat al cercetării.

o variabilă străină este un tip de variabilă care poate declanșa o asociere sau corelație între 2 variabile de cercetare care nu au nicio relație cauzală. Dacă relația dintre cele 2 variabile; A și B, este cauzată exclusiv de o variabilă a 3-A; C, atunci o astfel de relație este falsă și variabila C este o variabilă străină.

o variabilă confuză, pe de altă parte, afectează 2 variabile care nu sunt legate în mod spurios, adică nu sunt legate numai de factorul 3. În acest caz, relația dintre variabila A și B este deja cauzală, adică a cauzează B.

când relația cauzală dintre variabila a și variabila B este influențată și de o a treia variabilă C, variabila C este o variabilă confuză. Astfel, asocierea dintre A și B poate exagera efectul cauzal al lui A asupra lui B, deoarece asocierea este umflată de efectul lui C atât asupra lui A, cât și asupra lui B.

efectul variabilelor de confuzie

variabilele de confuzie pot duce la 2 probleme extreme de cercetare care sunt varianța crescută și părtinirea cercetării. Fiecare dintre aceste efecte va fi pe deplin luat în considerare mai jos și pot înclina în mare măsură rezultatul cercetării dvs. pentru a fi supraestimat sau subestimat în cele din urmă.

• varianță crescută

varianță crescută se referă la o escaladare a numărului de posibile variabile cauzale și independente în cercetare. Acest lucru este comun cu cercetarea care nu are variabile de control, astfel încât modificările variabilei dependente pot fi declanșate de alte variabile.

de exemplu, cercetările dvs. arată că creșterea în greutate crescută rezultă din lipsa exercițiilor fizice. Cu toate acestea, deoarece nu există variabile de control, nu puteți avea încredere în rezultatul cercetării, deoarece există o serie de factori care pot afecta variabila dependentă.

de exemplu, una dintre variabilele confuze, în acest caz, poate fi genele sau factorii genetici. O altă variabilă confuză poate fi obiceiurile alimentare ale unui individ, astfel încât există prea mulți factori cauzali posibili care ajung să distorsioneze rezultatele .

• prejudecată confuză

o prejudecată confuză se referă la șansele unui parametru statistic de a supraestima sau subestima un parametru de cercetare. Un design de sondaj care are apariții clare de părtinire confuză ar putea duce la rate ridicate de abandon al sondajului și la prejudecăți de răspuns la sondaj, care afectează rezultatul cercetării.

o prejudecată confuză poate fi de natură pozitivă sau negativă și poate distruge validitatea internă a unui experiment. O prejudecată pozitivă de confuzie apare atunci când asocierea observată este părtinitoare departe de nul, astfel încât să supraestimeze efectul.

pe de altă parte, o prejudecată negativă de confuzie apare atunci când asocierea observată este părtinitoare față de nul în așa fel încât subestimează efectul. Tendința negativă de confuzie poate duce la o respingere falsă a unei ipoteze nule.

• rezultate greșite ale cercetării

o variabilă confuză poate modifica rezultatele cercetării. Ca variabilă externă, al treilea factor poate schimba efectul variabilelor dependente și independente în cercetare; influențând astfel rezultatul cercetării corelaționale sau experimentale.

deoarece o variabilă de confuzie este un factor 3rd care nu este contabilizat într-un proces de cercetare, poate afecta un experiment prin producerea de rezultate de cercetare inexacte. De exemplu, poate sugera o relație corelațională falsă între variabilele dependente și independente.

concluzie

deși al treilea factor este de obicei considerat ca variabile nevalide într-un proces de cercetare, ei pot schimba cursul unei cercetări reflectând relația corelațională falsă între variabile. Prin urmare, este necesar să vă controlați întotdeauna mediul de cercetare pentru a reduce efectele variabilelor confuze.

în acest articol, am evidențiat 5 metode de control simple și comune pentru confundarea variabilelor, inclusiv randomizarea, potrivirea, stratificarea și restricția. Aceste strategii vă vor ajuta să vă gestionați mai bine rezultatele cercetării, limitând efectele unor factori terți.