O variabilă de confuzie este o a treia variabilă nemăsurată care influențează sau „confundă” relația dintre o variabilă independentă și o variabilă dependentă, sugerând prezența unei corelații false.
Datorită prezenței variabilelor de confuzie în cercetare, nu ar trebui niciodată să presupunem că o corelație între două variabile implică o cauzalitate.
Atunci când o variabilă străină nu a fost controlată corespunzător și interferează cu variabila dependentă (adică rezultatele), se numește variabilă de confuzie.
De exemplu, dacă există o asociere între o variabilă independentă (IV) și o variabilă dependentă (DV), dar acea asociere se datorează faptului că cele două variabile sunt ambele afectate de o a treia variabilă (C), atunci asocierea dintre IV și DV sunt străine.
Variabila C ar fi considerată variabila de confuzie în acest exemplu. Am spune că IV și DV sunt confundate de C ori de câte ori C influențează cauzal atât IV, cât și DV. Pentru a estima cu exactitate efectul IV asupra DV, cercetătorul trebuie să reducă efectele C.
Dacă identificați o relație cauzală între variabila independentă și variabila dependentă, acea relație ar putea să nu existe de fapt, deoarece ar putea fi afectată de prezența unei variabile de confuzie.
Chiar dacă relația cauză-efect există, variabila de confuzie ar putea supraestima sau subestima impactul variabilei independente asupra variabilei dependente.
Cum să reduceți impactul variabilelor de confuzie
Este important să identificați toate variabilele posibile de confuzie și să luați în considerare impactul acestora în proiectarea cercetării dvs. pentru a asigura validitatea internă a rezultatelor dumneavoastră.
Iată câteva tehnici pentru a reduce efectele acestor variabile de confuzie:
Alocarea aleatorie: randomizarea va ajuta la eliminarea impactului variabilelor de confuzie. Puteți repartiza aleatoriu jumătate dintre subiecți unui grup de tratament și cealaltă jumătate unui grup de control. Acest lucru va asigura că factorii de confuzie vor avea același efect asupra ambelor grupuri, astfel încât nu se pot corela cu variabila dvs. independentă.
Variabile de control: Aceasta implică restrângerea grupului de tratament pentru a include numai subiecți cu același potențial de factori de confuzie. De exemplu, vă puteți restricționa grupul de subiecte în funcție de vârstă, sex, demografie, nivel de educație sau greutate (etc.) pentru a vă asigura că aceste variabile sunt aceleași între toți subiecții și, prin urmare, nu pot confunda relația cauză-efect în cauză.
Design în cadrul subiecților: într-un design în cadrul subiecților, toți participanții participă la fiecare condiție. Studii caz-control: studiile caz-control atribuie factori de confuzie ambelor grupuri (grupul experimental și grupul de control) în mod egal.
Exemplu
Să presupunem că dorim să măsurăm efectele aportului caloric (IV) asupra greutății (DV). Ar trebui să încercăm să ne asigurăm că variabilele de confuzie nu au afectat rezultatele. Aceste variabile ar putea include:
Rata metabolică: dacă ai un metabolism mai rapid, ai tendința de a arde caloriile mai repede.Vârsta: vârsta poate avea un efect diferit asupra creșterii în greutate, deoarece persoanele mai tinere tind să ardă calorii mai repede decât persoanele în vârstă.Activitate fizică: Cei care fac exerciții fizice sau sunt mai activi vor arde mai multe calorii și ar putea cântări mai puțin, chiar dacă consumă mai mult.Înălțime: Persoanele mai înalte tind să aibă nevoie să consume mai multe calorii pentru a crește în greutate. Sex: Bărbații și femeile au nevoi calorice diferite pentru a menține o anumită greutate.
Întrebări frecvente despre variabilele confuze
1. Care este diferența dintre o variabilă străină (extraneous) și o variabilă de confuzie?
O variabilă de confuzie este un tip de variabilă străină. Variabilele de confuzie afectează atât variabilele independente, cât și variabilele dependente. Ele influențează direct variabila dependentă și fie se corelează cu sau afectează cauzal variabila independentă.
O variabilă străină este orice variabilă pe care nu o investigați și care poate influența variabila dependentă.
2. Ce este părtinirea confuzătoare (Confounding Bias)?
Prejudecățile confuze este părtinirea care este rezultatul existenței unor variabile confuze în designul studiului dumneavoastră. Dacă asocierea observată supraestimează efectul variabilei independente asupra variabilei dependente, acest lucru este cunoscut sub numele de părtinire pozitivă de confuzie.
Dacă asocierea observată subestimează efectul variabilei independente asupra variabilei dependente, aceasta este cunoscută sub numele de părtinire negativă de confuzie.
Dacă vrei să știi cum să-ți stabilești variabilele cercetării tale… te invit în programul Diplomade10.
Descoperă mai multe pe butonul albastru.
Despre Lorena
Salut,
Sunt Lorena și sunt primul coach de scriere academică din România.
Sunt doctor în economie și am finalizat și un program de postdoctorat la o universitate de renume.
Din 2021 am devenit fondatoarea Diplomade10.ro.
Am fondat această școală pentru a-i ajuta pe studenți, masteranzi și doctoranzi să scape de teama de ce vor scrie în lucrare și mai ales cum vor scrie.
Este nevoie să evoluăm în domeniul cercetării, să venim cu noi soluții pentru a face o lume mai bună.
Dacă ai orice nelămuriri, te rog să-mi scrii.