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困扰(Confounding):理解相关性陷阱

当我们发现两个事件或变量之间存在相关性时,很容易做出因果关系的假设。然而,相关性并不总是等同于因果关系,一种叫做“混淆”的现象可能会误导我们。
困扰(Confounding):理解相关性陷阱

什么是混淆?

混淆是指一个潜在的变量同时影响两个明显相关的变量。换句话说,混淆变量充当了两个变量之间的隐藏桥梁,使我们错误地认为它们之间存在因果关系。

混淆示例

想象一下,研究人员发现吸烟者更容易患上肺癌。然而,他们忽视了另一个混淆因素:年龄。随着年龄的增长,人们更有可能吸烟,也更有可能患上肺癌。因此,年龄是两个变量(吸烟和肺癌)之间的混淆因素,它扭曲了它们之间的真实关系。

识别混淆

识别混淆变量至关重要,避免做出错误的因果假设。以下是两种常见的混淆因素:

  • 选择性偏见:研究参与者不是从整体人群中随机选择的。
  • 协变量:混淆变量通常与所有相关变量都有关联。
  • 控制混淆

    控制混淆的方法有多种:

  • 匹配对照:将研究参与者与具有类似混淆变量值的非参与者进行匹配。
  • 随机化:将参与者随机分配到不同的研究组。
  • 多元回归分析:将混淆变量作为模型的一部分进行调整。
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