สถิติที่น่าสับสนหมายความว่าอย่างไร

2024 ผู้เขียน: Fiona Howard | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-10 06:43

Confounding หมายถึง การบิดเบือนความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม เนื่องจากตัวแปรที่สามมีความเกี่ยวข้องอย่างอิสระกับทั้งคู่ ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างสองตัวแปรมักถูกอธิบายว่าเป็นวิธีที่ตัวแปรอิสระส่งผลต่อตัวแปรตาม

ตัวแปรที่ทำให้สับสนหมายความว่าอย่างไร

ตัวแปรสับสน (ตัวสร้างความสับสน) คือ ปัจจัยอื่นที่ไม่ใช่ตัวที่ศึกษาซึ่งเกี่ยวข้องกับทั้งโรค (ตัวแปรตาม) และปัจจัยที่กำลังศึกษา (ตัวแปรอิสระ)ตัวแปรที่ทำให้เกิดความสับสนอาจบิดเบือนหรือปกปิดผลกระทบของตัวแปรอื่นต่อโรคที่เป็นปัญหา

ตัวอย่างสถิติที่ทำให้สับสนคืออะไร

ตัวแปรที่สับสนคือตัวแปร “พิเศษ” ที่คุณไม่ได้คำนึงถึง พวกมันสามารถทำลายการทดสอบและให้ผลลัพธ์ที่ไร้ประโยชน์แก่คุณ … ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังค้นคว้าว่าการไม่ออกกำลังกายทำให้น้ำหนักขึ้นหรือไม่ การขาดการออกกำลังกายเป็นตัวแปรอิสระและน้ำหนักที่เพิ่มขึ้นนั้นเป็นตัวแปรตาม

แนวคิดที่ทำให้สับสนคืออะไร

เกิดความสับสน เมื่อกลุ่มควบคุมทดลองไม่อนุญาตให้ผู้ทดลองกำจัดคำอธิบายทางเลือกที่เป็นไปได้อย่างสมเหตุสมผลสำหรับความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม พิจารณาตัวอย่างนี้ ตัวอย่างเช่น เพศสับสนกับการใช้ยา …

คุณจะระบุตัวแปรที่ทำให้สับสนได้อย่างไร

หากมีความสัมพันธ์ที่มีความหมายทางคลินิกระหว่างตัวแปรกับปัจจัยเสี่ยง และระหว่างตัวแปรกับผลลัพธ์ (ไม่ว่าความสัมพันธ์นั้นจะมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่) ตัวแปร ถือเป็นตัวบงการ