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Las Variables de Confusi贸n explicadas para dummies

Variables de Confusi贸n explicadas para dummies - destacada

En el an谩lisis estad铆sticos de datos, frecuentemente pueden aparecer, variables de confusi贸n que se interponen entre la variable independiente X y el efecto que provoca sobre la variable dependiente Y.

Por ejemplo, la falta de ejercicios puede conducir a un aumento de peso donde la falta de ejercicio es la variable independiente (X) y el aumento de peso es la variable dependiente (Y).

Tambi茅n puede haber otros factores de influencia que podr铆an afectar a la variable dependiente, conocidos como variables de confusi贸n o factores de confusi贸n

Posiblemente, siempre que se observe una diferencia en el resultado de un experimento producto de aplicar cierto tratamiento, sea necesario considerar si el efecto observado es realmente debido al tratamiento o si hay 聽posibles explicaciones alternativas.

Por lo tanto, para validar un estudio, se deben tener en cuenta con precisi贸n factores sustanciales que podr铆an arruinar la relaci贸n real o afectar tu explicaci贸n.

 

驴Qu茅 son las variables de confusi贸n?


Una variable de confusi贸n es una variable, distinta de la variable independiente que te interesa, que puede afectar a la variable dependiente.

Esto puede llevar a conclusiones err贸neas sobre la relaci贸n entre las variables independientes y dependientes

Te ocupas de las variables de confusi贸n al controlarlas; mediante restricci贸n, aleatorizaci贸n, pareo y control estad铆stico.

Estas variables son problem谩ticas porque funcionan de tal manera que enmascaran 聽y complican, tanto los hallazgos derivados del an谩lisis de los datos como las inferencias extra铆das a partir de las muestras

Hacen complicado decidir si el tratamiento aplicado provoc贸 el efecto o la existencia de variables de confusi贸n han influido en las conclusiones.

Para que una variable pueda considerarse como variable de confusi贸n;

  1. Debe haberse conectado con variables independientes de inter茅s, y
  2. Debe estar conectada directamente con el resultado o la variable dependiente.

De manera m谩s precisa, confusi贸n se refiere a la combinaci贸n de efectos de tal manera que el resultado en un experimento, se mezcla con la influencia de factores adicionales que producen una distorsi贸n en el

 

Ejemplo de Variables de Confusi贸n


Veamos un caso en particular que ilustra lo que estamos comentando:

Digamos que deseas averiguar c贸mo el consumo de alcohol afecta la mortalidad… Decides comparar las tasas de mortalidad entre dos grupos: uno que consiste en grandes consumidores de alcohol y otro conformado por 聽abstemios. 聽En este caso, el consumo de alcohol ser铆a la variable independiente y la mortalidad ser铆a la variable dependiente. Si descubres que las personas que consumen m谩s alcohol tienen m谩s probabilidades de morir, puede parecer intuitivo concluir que el consumo de alcohol aumenta el riesgo de muerte. 聽Sin embargo, en realidad, , la situaci贸n podr铆a ser m谩s compleja. Es posible que el consumo de alcohol no sea el 煤nico factor que afecta la mortalidad y que difiere entre los dos grupos. Las personas que consumen menos alcohol pueden tener m谩s probabilidades de llevar una dieta m谩s saludable o menos probabilidades de fumar, por ejemplo. Comer una dieta saludable o fumar podr铆a, a su vez, afectar la mortalidad. (Ilola, 2018)

 

Ejemplo de variables de confusi贸n
Ejemplo de variables de confusi贸n

 

驴Por qu茅 las variables de confusi贸n son importantes en mi investigaci贸n?


La existencia de variables de confusi贸n dificulta establecer una conexi贸n clara y precisa entre el tratamiento (causa) y los resultados (efecto), a menos que se empleen m茅todos apropiados para controlarlas.

Por lo tanto, para reducir las variables de confusi贸n, el investigador debe asegurarse de que todas ellas hayan sido identificadas en el estudio

Comprender las variables de confusi贸n puede dar resultados m谩s precisos.

La variable de confusi贸n puede dar lugar a importantes obst谩culos durante el desarrollo de la investigaci贸n, en particular ocasiona 聽aumento de la varianza y mayor sesgo.

Estos efectos pueden hacer que los resultados se sobreestimen o subestimen al final

 

驴C贸mo minimizar los posibles efectos de las Variables de Confusi贸n durante el dise帽o de un estudio?


Si est谩s investigando los efectos de una intervenci贸n, puedes asignar personas al azar a un grupo de tratamiento y a uno control.

En la aleatorizaci贸n, asignas al azar el tratamiento (o variable independiente) en tu estudio a un n煤mero suficientemente grande de sujetos, lo que te permite controlar todas las posibles variables de confusi贸n.

Los grupos a煤n pueden diferir en posibles factores de confusi贸n por casualidad, pero la aleatorizaci贸n minimiza estas diferencias.

En otros tipos de estudios, puedes abordar la confusi贸n mediante la restricci贸n o el emparejamiento.

Restricci贸n significa estudiar solo a personas que son similares en t茅rminos de una variable de confusi贸n

Por ejemplo, si crees que la edad es una variable de confusi贸n, puedes optar por estudiar solo a personas mayores de 65 a帽os (obviamente, esto limitar铆a la aplicabilidad de los resultados a otros grupos).

Pareo significa emparejar personas en los dos grupos en funci贸n de posibles factores de confusi贸n.

As铆 que hay varios m茅todos que puedes utilizar para disminuir el impacto de las variables de confusi贸n en tu investigaci贸n: restricci贸n, aleatorizaci贸n, emparejamiento y control estad铆stico

Te comento un poco m谩s acerca del control estad铆stico

 

Control de variables de confusi贸n
Control de variables de confusi贸n

 

Control estad铆stico

 

Despu茅s de completar el estudio, puedes minimizar los efectos de confusi贸n utilizando m茅todos estad铆sticos.

Si solo hay una peque帽a cantidad de posibles factores de confusi贸n, puedes utilizar la estratificaci贸n.

En la estratificaci贸n, produces grupos m谩s peque帽os en los que las variables de confusi贸n no cambian y luego examinas la relaci贸n entre la variable independiente y dependiente en cada grupo.

En el ejemplo que usamos antes, por citar un caso, es posible que desees dividir la muestra en grupos de fumadores y no fumadores y examinar la relaci贸n entre el consumo de alcohol y la mortalidad dentro de cada uno.

Si hay un mayor n煤mero de posibles factores de confusi贸n, puedes utilizar el an谩lisis multivariado, por ejemplo, regresi贸n log铆stica o lineal

Para una mejor comprensi贸n del concepto de variables de confusi贸n, por aqu铆 abajo te dejo un resumen de estas ideas en formato v铆deo:

 

 

Para finalizar…


La asociaci贸n entre dos variables puede verse modificada por una tercera variable y esto puede conducir a resultados distorsionados.

Incluso despu茅s de tener esto en cuenta en el dise帽o del estudio y en el an谩lisis de datos, tus datos a煤n podr铆an estar distorsionados por factores de confusi贸n

Por ejemplo, puede haber otros factores de confusi贸n que no conoces, pero los primeros pasos para reducir sus efectos son estar conscientes de su potencial para obscurecer los resultados y planificar 聽en consecuencia.

 

Referencias


Eveliina Ilola. (2018, October). A beginner鈥檚 guide to confounding – Students 4 Best Evidence. Students 4 Best Evidence. https://s4be.cochrane.org/blog/2018/10/01/a-beginners-guide-to-confounding/

Neelam Tyagi. (2021). What are Confounding Variables? – Effects and Controlling | Analytics Steps. AnalyticsSteps. https://www.analyticssteps.com/blogs/what-are-confounding-variables-effects-and-controlling

 

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