Hay 4 tipos de variables en las que se centra principalmente. Estas son variables dependientes, independientes, extrañas y de confusión. Las variables de confusión juegan un papel muy importante tanto en las variables dependientes como en las independientes.
Un factor externo conocido como variable de confusión altera la relación entre las variables dependientes e independientes. El resultado del diseño de un estudio está influenciado por este factor no intencional. Un elemento adicional que no fue considerado se conoce como variable de confusión.
Las variables de confusión pueden ser complicadas ya que tienen la capacidad de enturbiar los resultados de los estudios. Sin embargo, hay una manera de intentar evitar que eso suceda. Esto es lo que necesita saber sobre las variables de confusión, incluidos ejemplos útiles.
Todo sobre las variables de confusión
Las variables de confusión son un tipo de variable extraña. Las variables de confusión tienen principalmente una respuesta que debe abordarse. ¿Cómo se sabe que el cambio que se produce en la variable dependiente que se observa es causado por la variable independiente?
Las variables de confusión generalmente se definen como elementos que muestran que la variable independiente no es la única que influye en la variable dependiente. En pocas palabras, es un factor que está relacionado tanto con las variables independientes como con las dependientes pero que fue excluido de su análisis.
Se le conoce como variable de confusión. En un modelo estadístico, una variable se confunde con otras variables si no pueden estimarse por separado de los datos. Si dos variables en un modelo estadístico no pueden evaluarse independientemente de los datos, se dice que están confundidas.
Ejemplos:
Por ejemplo, el estudio podría tratar sobre la recuperación de la memoria. Por ejemplo, cuántos elementos puede recordar un número determinado de personas y qué tan preciso es ese recuerdo. Sólo cuando la mitad de ese grupo se sometió por primera vez a un entrenamiento de memoria mientras que la otra mitad no. Los participantes fueron reclutados y colocados aleatoriamente en dos grupos diferentes.
Un grupo está capacitado en estudios de recuerdo y el otro no. En este caso, quedaría claro que la variable independiente afecta a la variable dependiente ya que el entrenamiento haría que el primer grupo recordara más elementos y con mayor precisión.
Sin embargo, la variable de confusión aquí podría ser la edad. Supongamos que los dos grupos de entrenamiento no fueron reclutados según una edad específica y sus edades no coinciden. En ese caso, las diferencias en el número de ítems recordados y la precisión no pueden atribuirse a la capacitación ofrecida a un grupo determinado.
La edad significa diferentes competencias cognitivas, lo que conduce a grandes diferencias en el estudio independientemente del entrenamiento de la memoria.
La correlación no tiene por qué ser causal. En este ejemplo, simplemente sucede de esa manera. Por ejemplo, podría estar analizando si un determinado tratamiento ayuda a las personas a recuperarse más rápidamente de los resfriados. 50 personas resfriadas reciben el tratamiento y otras 50 más no lo reciben, pero a todas se les realiza un seguimiento.
Sin embargo, por coincidencia, administró el tratamiento a 30 personas que padecían resfriados comunes y a 20 personas con gripe más grave, en comparación con las 30 personas con gripe y 20 personas con resfriados del grupo de control. Concluye que el medicamento es bastante eficaz. Aun así, también podría darse el caso de que el grupo al que se administró ya estuviera en el camino de la recuperación.
¿Cómo interfieren las variables de confusión en los estudios?
Tener cualquier tipo de variable de confusión interfiriendo en el estudio hace que sea bastante difícil determinar y aislar claramente si los cambios en la variable dependiente que estamos estudiando se debieron o no a la variable independiente o si hay otro factor que de alguna manera produce el mismo efecto en nuestro estudio. variables dependientes, como lo habría hecho la variable independiente en nuestro estudio.
¿Cómo se puede garantizar que las variables compuestas no arruinen los estudios?
Las variables de confusión son variables adicionales que no tuvimos en cuenta durante la experimentación. Debido a que tienden a aumentar la variación y crear sesgos, las variables de confusión pueden hacer que nuestros resultados carezcan de significado. Para evitar que esto suceda, simplemente incluya una variable de control en su estudio.
Por ejemplo, si se determina si la falta de actividad física provoca aumento de peso, la edad sería la variable de confusión en el estudio. Esto se debe a que afecta el aumento de peso. Por lo tanto, al incluir una variable de control que sea simplemente una edad fija en el estudio, se puede reducir el impacto de las variables de confusión.
Los estudios observacionales son más problemáticos cuando están presentes variables de confusión. La otra mitad de la solución es examinar las poblaciones tanto cualitativa como cuantitativamente utilizando todas las métricas disponibles. Esto puede alertarle sobre posibles factores de confusión.
Por qué los resultados del estudio se ajustan según las variables de confusión
Como era de esperar, los resultados que se observan en los estudios de variables dependientes e independientes a menudo se ajustan en función de factores de confusión como la edad, el sexo, etc. Entonces, ¿qué significa exactamente ajuste? Por ejemplo, si se realizara un estudio con variables dependientes e independientes, peso y altura, se podría ver una fuerte relación entre los dos.
Sin embargo, en términos generales, es ampliamente conocido que el género suele influir en la altura y el peso. Por lo tanto, este sería un factor de confusión. Por lo tanto, los individuos deben dividirse según su sexo. Cuando se hace esto, la relación entre la altura y el peso de ambos grupos sigue siendo fuerte, pero no como antes.
Por tanto, esto significa que la relación se ajusta al sexo. En pocas palabras, la variable de confusión, que es el sexo, se mantiene fija. Sin embargo, como sabemos, según la definición de variables de confusión, hay más de un factor por el cual ajustar, ya que la definición establece que es cualquier factor en relación tanto con las variables dependientes como con las independientes.
Por lo tanto, tiene sentido que en la práctica los estudios se ajusten a muchos factores de una sola vez. A continuación se muestra un ejemplo que considera otras variables de confusión para darle una idea de cómo sería. Supongamos que este estudio aborda variables dependientes e independientes del ejercicio y la enfermedad cardíaca.
En ese caso, somos conscientes de que la edad de una persona puede influir en la frecuencia con la que hace ejercicio y en su riesgo de sufrir enfermedades cardíacas. Por lo tanto, a menos que se considere la edad, interferiría en la comprensión de la relación entre las dos variables. Debido a esa interferencia, la edad se conoce como un factor de confusión. Hay muchos factores de confusión. Otros son la dieta, el tabaquismo, etc.
Lo que hay que tener en cuenta es que es posible que estos factores no afecten directamente las variables de ejercicio y enfermedad cardíaca. Aún así, están vinculados a las dos variables que nos interesan. Por lo tanto, el objetivo sería estimar la relación entre las dos variables de interés manteniendo fijas las variables de confusión.
¿Cómo se hace eso? Digamos que hay un grupo de individuos. Se deben recopilar datos sobre todos los factores que los afectan. Posteriormente se debe utilizar un método estadístico. El método adecuado para ello es el análisis de regresión. Este método es importante si no desea que factores de confusión pierdan significado en sus resultados.
Esto se debe a que luego podemos estimar la relación entre dos variables de interés, manteniendo fijas las variables de confusión. Esto se conoce como ajuste. Si bien el ajuste puede ayudar a considerar los factores de confusión, también es inadecuado. Esto se debe a que puede haber otras variables de confusión que simplemente no conocemos y, por lo tanto, no hemos medido.
También puede haber factores de confusión que se midan incorrectamente. Por ejemplo, las personas pueden mentir cuando se les pregunta sobre algo que les incomoda discutir. Es posible que subestimen cuánto fuman o no revelen completamente lo que comen. Aunque el ajuste tiene sus defectos, sigue siendo esencial cuando se trata de factores de confusión.
No se debe confundir la variable extraña con la variable de confusión. Para que quede claro, una variable extraña suele ser cualquier variable que se relaciona con cualquiera de las variables dependientes o independientes que son el enfoque principal y que simplemente no tomamos en cuenta, como deberíamos haberlo hecho cuando se diseñó el estudio.
Esto puede parecer complicado ya que las definiciones son casi similares. La palabra es «y» cuando se trata de variables extrañas y compuestas. En primer lugar, todas las variables compuestas son variables extrañas, pero no todas las variables extrañas son compuestas.
Por lo tanto, las variables extrañas son cualquier variable relacionada con cualquiera de las variables independientes o independientes. Mientras que las variables de confusión son cualquier variable relacionada con cualquiera de las variables independientes y dependientes.
Con las variables de confusión, también se puede decir que tal vez algo distinto de la variable que nos interesa es lo que causó un efecto en la variable dependiente. Básicamente, ¿podría alguna otra variable ser una explicación alternativa para los hallazgos del estudio?
Además, la variable debe relacionarse tanto con la variable dependiente como con la independiente. Es decir, la variable dependiente y al menos una variable independiente deben cambiar debido a la variable de confusión.
Ejemplo de variables extrañas y confusas en acción
El mismo estudio mostrará en qué se diferencian las variables extrañas de las variables de confusión.
Supongamos que hay un estudio sobre si las personas con hijos permanecen más tiempo en pisos de alquiler o por periodos cortos frente a aquellas que no tienen hijos. Una variable extraña son los niveles de fatiga. Criar a un niño no es una broma y los padres seguramente estarán más agotados que aquellos que no tienen hijos.
Otra variable extraña podría ser la edad de los padres con hijos en comparación con los inquilinos que no tienen hijos. Normalmente, las personas mayores son las que tienen hijos en comparación con los adolescentes. Al observar las variables extrañas mencionadas, solo se relacionan con la variable independiente.
Cuando se analiza qué tipo de variables extrañas podrían influir en la variable dependiente, entonces se estaría analizando un trabajo que requiere reubicación o que el edificio de apartamentos ya no es seguro. Como puede ver, todas las variables extrañas mencionadas solo se relacionan con la variable dependiente o independiente, no con ambas.
Por el contrario, las variables de confusión se relacionan tanto con las variables dependientes como con las independientes. Veamos cómo esto es posible usando el mismo estudio. Se trata de las mismas variables de interés, tener hijos, cuánto tiempo permanecen en un apartamento y las mismas variables extrañas.
Para esta parte, simplemente necesita determinar si alguna de las variables extrañas también es variable de confusión. Por ejemplo, los niveles de fatiga están relacionados con si las personas tienen hijos, pero ¿está también relacionado con la variable dependiente? ¿Está también relacionado con cuánto tiempo vivirá alguien en un complejo de apartamentos? La respuesta es no. el cansancio no tiene ninguna relación con el tiempo que alguien vivirá en un apartamento.
Por lo tanto, esta no es una variable de confusión ya que no se relaciona tanto con las variables dependientes como con las independientes. Tomemos como ejemplo la mudanza para un nuevo trabajo. Está relacionado con la variable dependiente. Sin embargo, ¿está también relacionado con la variable independiente? No exactamente. Reubicarse por un trabajo influirá en la mudanza.
Aún así, no influye en si alguien tiene hijos, ya que es posible que ya los tenga. Por lo tanto, esto es sólo una variable extraña. Si nos fijamos en la edad, está claro que está relacionada con si un individuo tiene hijos o no. Sin embargo, ¿está relacionado con el tiempo que alguien vive en un departamento? Absolutamente.
En pocas palabras, si una familia decide quedarse en…