Variable de confusión: Definición simple y ejemplo

En un experimento, la variable independiente suele tener un efecto en su variable dependiente. Por ejemplo, si está investigando si la falta de ejercicio conduce al aumento de peso, entonces la falta de ejercicio es su variable independiente y el aumento de peso es su variable dependiente. Las variables de confusión son cualquier otra variable que también tiene un efecto sobre la variable dependiente. Son como variables independientes adicionales que tienen un efecto oculto en las variables dependientes. Las variables de confusión pueden causar dos problemas principales:

• Aumentar la varianza
• Introducir un sesgo.

Supongamos que realiza una prueba a 200 voluntarios (100 hombres y 100 mujeres). Usted encuentra que la falta de ejercicio conduce al aumento de peso. Un problema de su experimento es que carece de variables de control. Por ejemplo, el uso de placebos o la asignación aleatoria a los grupos. Así que no se puede decir con seguridad si la falta de ejercicio conduce al aumento de peso. Una de las variables de confusión es la cantidad de comida de las personas. También es posible que los hombres coman más que las mujeres; esto también podría convertir el sexo en una variable de confusión. Tampoco se mencionó nada sobre el peso inicial, la ocupación o la edad. Un diseño de estudio deficiente como éste podría dar lugar a un sesgo. Por ejemplo, si todas las mujeres del estudio fueran de mediana edad y todos los hombres tuvieran 16 años, la edad tendría un efecto directo en el aumento de peso. Eso hace que la edad sea una variable de confusión.

Sesgo de confusión

Técnicamente, la confusión no es un verdadero sesgo, porque el sesgo suele ser el resultado de errores en la recopilación o medición de datos. Sin embargo, una definición de sesgo es «…la tendencia de una estadística a sobrestimar o subestimar un parámetro», por lo que en este sentido, la confusión es un tipo de sesgo.

El sesgo de confusión es el resultado de tener variables de confusión en su modelo. Tiene una dirección, dependiendo de si sobreestima o subestima los efectos de su modelo:

• La confusión positiva es cuando la asociación observada está sesgada lejos de la nula. En otras palabras, sobreestima el efecto.
• Confusión negativa es cuando la asociación observada está sesgada hacia la nula. En otras palabras, subestima el efecto.

Cómo reducir las variables de confusión

Asegúrese de identificar todas las posibles variables de confusión en su estudio. Haga una lista de todo lo que se le ocurra y, uno por uno, considere si esos elementos de la lista podrían influir en el resultado de su estudio. Normalmente, alguien ha realizado un estudio similar antes que tú. Así que consulta las bases de datos académicas para obtener ideas sobre lo que debes incluir en tu lista. Una vez que haya averiguado las variables, utilice una de las siguientes técnicas para reducir el efecto de esas variables de confusión:

1. El sesgo puede eliminarse con muestras aleatorias.
2. Introduzca variables de control para controlar las variables de confusión. Por ejemplo, se podría controlar la edad midiendo sólo a personas de 30 años.
3. Diseños dentro de los sujetos prueban los mismos sujetos cada vez. Cualquier cosa podría sucederle al sujeto de la prueba en el período «entre», por lo que esto no garantiza una inmunidad perfecta frente a las variables de confusión.
4. El contrapeso puede utilizarse si tiene diseños emparejados. En el contrabalanceo, la mitad del grupo se mide bajo la condición 1 y la otra mitad se mide bajo la condición 2.

Influencias graduales de la edad
Confusión por indicación
Influencias graduales de la historia
Influencias no normativas

CITA ESTO COMO:
Stephanie Glen. «Confounding Variable: Definición simple y ejemplo» De StatisticsHowTo.com: ¡Estadística elemental para el resto de nosotros! https://www.statisticshowto.com/experimental-design/confounding-variable/

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