Introducción
En la investigación que investiga una posible relación de causa y efecto, una variable de confusión es una tercera variable no medida que influye tanto en la supuesta causa como en el supuesto efecto.
Es importante tener en cuenta las posibles variables de confusión y tenerlas en cuenta en el diseño de su investigación para asegurarse de que sus resultados sean válidos.
Desarrollo del tema
¿Qué es una variable de confusión?
Las variables de confusión (también conocidas como factores de confusión o factores de confusión) son un tipo de variable extraña que está relacionada con las variables independientes y dependientes de un estudio. Una variable debe cumplir dos condiciones para ser un factor de confusión:
- Debe estar correlacionada con la variable independiente. Esto puede ser una relación causal, pero no tiene por qué serlo.
- Debe estar causalmente relacionado con la variable dependiente.
| Ejemplo de una variable de confusión Recoges datos sobre quemaduras solares y consumo de helados. Encuentra que un mayor consumo de helado está asociado con una mayor probabilidad de quemaduras solares. ¿Significa eso que el consumo de helados provoca quemaduras solares? Aquí, la variable de confusión es la temperatura: las altas temperaturas hacen que las personas coman más helado y pasen más tiempo al aire libre bajo el sol, lo que provoca más quemaduras solares. |
Por qué importan las variables de confusión
Para garantizar la validez interna de su investigación, debe tener en cuenta las variables de confusión. Si no lo hace, es posible que sus resultados no reflejen la relación real entre las variables que le interesan.
Por ejemplo, puede encontrar una relación de causa y efecto que en realidad no existe, porque el efecto que mide es causado por la variable de confusión (y no por su variable independiente).
| Ejemplo Encuentra que más trabajadores están empleados en estados con salarios mínimos más altos. ¿Significa esto que salarios mínimos más altos conducen a tasas de empleo más altas? No necesariamente. Quizás los estados con mejores mercados laborales tengan más probabilidades de aumentar sus salarios mínimos, y no al revés. Debe considerar las tendencias laborales anteriores en su análisis del impacto del salario mínimo en el empleo, o podría encontrar una relación causal donde no existe ninguna. |
Incluso si identifica correctamente una relación de causa y efecto, las variables de confusión pueden sobrestimar o subestimar el impacto de su variable independiente en su variable dependiente.
| Ejemplo Encuentra que los bebés nacidos de madres que fumaron durante sus embarazos pesan significativamente menos que los nacidos de madres no fumadoras. Sin embargo, si no tiene en cuenta el hecho de que los fumadores tienen más probabilidades de participar en otros comportamientos poco saludables, como beber o comer alimentos menos saludables, entonces podría sobreestimar la relación entre fumar y el bajo peso al nacer. |
Cómo reducir el impacto de las variables de confusión
Existen varios métodos para contabilizar las variables de confusión. Puede usar los siguientes métodos cuando estudie cualquier tipo de sujeto: humanos, animales, plantas, productos químicos, etc. Cada método tiene sus propias ventajas y desventajas.
Restricción
En este método, restringe su grupo de tratamiento al incluir sólo sujetos con los mismos valores de posibles factores de confusión.
Dado que estos valores no difieren entre los sujetos de su estudio, no pueden correlacionarse con su variable independiente y, por lo tanto, no pueden confundir la relación de causa y efecto que está estudiando.
| Ejemplo de restricción Quiere estudiar si una dieta baja en carbohidratos puede causar pérdida de peso. Dado que sabe que la edad, el sexo, el nivel de educación y la intensidad del ejercicio son factores que pueden estar asociados con la pérdida de peso, así como con la dieta que sus sujetos eligen seguir, elige restringir su grupo de sujetos a personas de 45 años. mujeres con títulos universitarios que hacen ejercicio a niveles moderados de intensidad entre 100 y 150 minutos por semana. |
Pareo
En este método, selecciona un grupo de comparación que coincida con el grupo de tratamiento. Cada miembro del grupo de comparación debe tener una contraparte en el grupo de tratamiento con los mismos valores de posibles factores de confusión, pero diferentes valores de variables independientes.
Esto le permite eliminar la posibilidad de que las diferencias en las variables de confusión causen la variación en los resultados entre el grupo de tratamiento y el de comparación. Si ha tenido en cuenta cualquier factor de confusión potencial, puede concluir que la diferencia en la variable independiente debe ser la causa de la variación en la variable dependiente.
| Ejemplo de correspondencia En su estudio sobre la dieta baja en carbohidratos y la pérdida de peso, empareja a los sujetos por edad, sexo, nivel de educación e intensidad del ejercicio. Esto le permite incluir una gama más amplia de temas: su grupo de tratamiento incluye hombres y mujeres de diferentes edades con una variedad de niveles educativos. Cada sujeto en dieta baja en carbohidratos se empareja con otro sujeto de las mismas características que no está en la dieta. Entonces, por cada hombre de 40 años con un alto nivel educativo que sigue una dieta baja en carbohidratos, encuentre otro hombre de 40 años con un alto nivel educativo que no la siga, para comparar la pérdida de peso entre los dos sujetos. Haga lo mismo con todos los demás sujetos de su muestra de tratamiento. |
Control estadístico
Si ya ha recopilado los datos, puede incluir los posibles factores de confusión como variables de control en sus modelos de regresión; de esta forma, controlará el impacto de la variable de confusión.
Cualquier efecto que la posible variable de confusión tenga sobre la variable dependiente aparecerá en los resultados de la regresión y le permitirá separar el impacto de la variable independiente.
Aleatorización
Otra forma de minimizar el impacto de las variables de confusión es aleatorizar los valores de su variable independiente. Por ejemplo, si algunos de sus participantes están asignados a un grupo de tratamiento mientras que otros están en un grupo de control, puede asignar participantes aleatoriamente a cada grupo.
La aleatorización garantiza que, con una muestra lo suficientemente grande, todas las posibles variables de confusión, incluso aquellas que no puede observar directamente en su estudio, tendrán el mismo valor promedio entre diferentes grupos. Dado que estas variables no difieren según la asignación de grupo, no pueden correlacionarse con su variable independiente y, por lo tanto, no pueden confundir su estudio.
Dado que este método le permite tener en cuenta todas las posibles variables de confusión, lo que es casi imposible de hacer de otra manera, a menudo se considera que es la mejor manera de reducir el impacto de las variables de confusión.
| Ejemplo de aleatorización Reúne a un gran grupo de sujetos para participar en su estudio sobre la pérdida de peso. Seleccionas al azar a la mitad de ellos para seguir una dieta baja en carbohidratos y la otra mitad para continuar con sus hábitos alimenticios normales. La aleatorización garantiza que tanto su tratamiento (el grupo de dieta baja en carbohidratos) como su grupo de control tendrán no solo los mismos niveles promedio de edad, educación y ejercicio, sino también los mismos valores promedio en otras características que usted no ha medido también. |
Preguntas frecuentes sobre variables de confusión
¿Qué es una variable de confusión?
Una variable de confusión , también llamada factor de confusión o factor de confusión, es una tercera variable en un estudio que examina una posible relación de causa y efecto.
Una variable de confusión está relacionada tanto con la supuesta causa como con el supuesto efecto del estudio. Puede ser difícil separar el verdadero efecto de la variable independiente del efecto de la variable de confusión.
En el diseño de su investigación, es importante identificar posibles variables de confusión y planificar cómo reducirá su impacto.
¿Cuál es la diferencia entre variables de confusión, variables independientes y variables dependientes?
Una variable de confusión está estrechamente relacionada con las variables independientes y dependientes en un estudio. Una variable independiente representa la supuesta causa, mientras que la variable dependiente es el supuesto efecto. Una variable de confusión es una tercera variable que influye tanto en las variables independientes como en las dependientes.
No tener en cuenta las variables de confusión puede hacer que calcules incorrectamente la relación entre tus variables independientes y dependientes.
¿Cuál es la diferencia entre variables extrañas y variables de confusión?
Una variable extraña es cualquier variable que no esté investigando y que pueda afectar potencialmente a la variable dependiente de su estudio de investigación.
Una variable de confusión es un tipo de variable extraña que no solo afecta a la variable dependiente, sino que también está relacionada con la variable independiente.
¿Por qué las variables de confusión son importantes para mi investigación?
Para garantizar la validez interna de su investigación, debe considerar el impacto de las variables de confusión. Si no las tiene en cuenta, podría sobrestimar o subestimar la relación causal entre sus variables independientes y dependientes, o incluso encontrar una relación causal donde no existe ninguna.
¿Cómo evito que las variables de confusión interfieran con mi investigación?
Existen varios métodos que puede utilizar para disminuir el impacto de las variables de confusión en su investigación: restricción, emparejamiento, control estadístico y aleatorización.
En la restricción, restringe su muestra al incluir solo ciertos sujetos que tienen los mismos valores de posibles variables de confusión.
Al emparejar, empareja cada uno de los sujetos en su grupo de tratamiento con una contraparte en el grupo de comparación. Los sujetos emparejados tienen los mismos valores en cualquier posible variable de confusión y solo difieren en la variable independiente.
En el control estadístico, incluye factores de confusión potenciales como variables en su regresión.
En la aleatorización, asigna aleatoriamente el tratamiento (o variable independiente) en su estudio a un número suficientemente grande de sujetos, lo que le permite controlar todas las posibles variables de confusión.
Conclusión
En conclusión, una variable de confusión es una tercera variable no medida que influye, o «confunde», la relación entre una variable independiente y una dependiente al sugerir la presencia de una correlación espuria. Debido a la presencia de variables de confusión en la investigación, nunca debemos asumir que una correlación entre dos variables implica una causalidad.
Cuando una variable extraña no se ha controlado adecuadamente e interfiere con la variable dependiente (es decir, los resultados), se denomina variable de confusión.
Fuentes consultadas
- Mcleod, S. (s/f). Confounding variables. Translate.Goog. Recuperado el 2 de septiembre de 2022, de https://www-simplypsychology-org.translate.goog/confounding-variable.html?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=es&_x_tr_hl=es&_x_tr_pto=sc
- Thomas, L. (2020, mayo 29). Confounding variables. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/confounding-variables/