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Video: ¿Cómo evalúa la confusión?
2024 Autor: Michael Samuels | [email protected]. Última modificación: 2023-12-16 01:42
Una forma simple y directa de determinar si un factor de riesgo dado causó confuso es comparar el estimado la medida de asociación antes y después de ajustar por confuso . En otras palabras, calcule el la medida de asociación antes y después de ajustar por un potencial confuso factor.
Así que, ¿cómo se explica una variable de confusión?
Las estrategias para reducir los factores de confusión son:
- aleatorización (el objetivo es la distribución aleatoria de factores de confusión entre los grupos de estudio)
- restricción (restringir la entrada al estudio de individuos con factores de confusión - riesgo de sesgo en sí mismo)
- emparejamiento (de individuos o grupos, apunta a una distribución equitativa de los factores de confusión)
Además, ¿cuáles son algunos ejemplos de variables de confusión? A variable de confusión sería cualquier otra influencia que tenga un efecto sobre el aumento de peso. La cantidad de alimentos consumidos es una variable de confusión , un placebo es un variable de confusión , o el clima podría ser un variable de confusión . Cada uno puede cambiar el efecto del diseño del experimento.
En segundo lugar, ¿cuáles son los factores de confusión en la investigación?
A confundidor (o ' factor de confusión ') es algo, además de lo que se está estudiando, que podría estar causando los resultados observados en un estudio . confusores tienen el potencial de cambiar los resultados de investigar porque pueden influir en los resultados que investigadores están midiendo.
¿Cómo reduce la aleatorización los factores de confusión?
Aleatorización es una técnica utilizada en el diseño experimental para dar control sobre confuso variables que no pueden (no deben) mantenerse constantes. Esta reduce potencial para confuso generando grupos que son bastante comparables con respecto a conocidos y desconocidos confuso variables.
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