Las variables de confusión son comunes en la investigación y pueden afectar el resultado de su estudio. Esto se debe a que la influencia externa de la variable de confusión o tercer factor puede arruinar el resultado de su investigación y producir resultados inútiles al sugerir una conexión inexistente entre las variables.
Para controlar las variables de confusión en la investigación, es importante saber identificar claramente estos terceros factores y saber cómo influyen en el resultado de su investigación. Entender y controlar las variables de confusión le ayudará a conseguir resultados más precisos en su investigación.
¿Qué es la variable de confusión?
Una variable de confusión, en términos sencillos, se refiere a una variable que no se tiene en cuenta en un experimento. Actúa como una influencia externa que puede cambiar rápidamente el efecto de las variables de investigación dependientes e independientes; a menudo produciendo resultados que difieren extremadamente de lo que es el caso.
En la investigación correlacional, las variables de confusión pueden afectar a la relación percibida entre las 2 variables consideradas; ya sea positiva, negativa o nula. Una variable de confusión también puede definirse como un factor que un investigador no pudo controlar o eliminar, y puede distorsionar la validez del trabajo de investigación.
Cómo identificar las variables de confusión
Hay varios métodos de investigación utilizados para identificar las variables de confusión. El método más común es observar en qué medida la eliminación de un factor en la investigación hace que cambie el coeficiente de otras variables independientes en la investigación.
En este sentido, el investigador observa y mide el nivel estimado de asociación entre las variables independientes y dependientes, tanto antes como después de realizar los ajustes. Si la diferencia entre los 2 parámetros de medición es superior al 10%, entonces existe una variable de confusión.
Otro método para identificar una variable de confusión es determinar si la variable puede vincularse tanto con la exposición de interés como con el resultado de interés en la investigación. Si existe una conexión significativa y medible entre la variable y el factor de riesgo y, entre la variable y el resultado, entonces dicha variable es de confusión.
Hay varios métodos de prueba hipotéticos y formales para identificar las variables de confusión. El modelo de línea de base, el modelo biológico y los modelos de logística binaria y de regresión logística multivariante son algunos de los métodos hipotéticos de investigación comunes que se utilizan para identificar las variables de confusión.
Las variables de confusión también pueden identificarse utilizando diversas pruebas de colinealidad, como la medición de los factores de inflación de la varianza. Puede calcular el factor de inflación de la varianza para todas las variables de su investigación para ver si este indicador es alto para alguna de las variables; por lo tanto, indica un factor de confusión.
Las variables de confusión suelen estar asociadas tanto al factor de riesgo de interés como a su resultado. Suelen estar distribuidas de forma desigual entre las variables independientes y dependientes en la investigación y, las variables de confusión no se encuentran entre el interés y el resultado en la investigación.
Una variable de confusión puede funcionar de 3 maneras posibles en la investigación: como factor de riesgo, como factor preventivo o como variable sustituta o marcador. Las fórmulas habituales para calcular el grado de confusión en la investigación son:
- Grado de confusión = (RRcrudo – RRajustado)/RRcrudo
- Grado de confusión = (RRcrudo – RRajustado)/RRajustado
- La carrera de la madre
- El clima
- Tablón inclinado
- Hábitos alimenticios
- Dormir
- Aleatorización
- Restricción
- Emparejamiento
- Estratificación
- Análisis multivariado
- Aumento de la varianza
- Sesgo de confusión
- Resultados erróneos de la investigación
Ejemplos de variables de confusión
Las variables de confusión atraviesan varios campos de estudio especialmente la Estadística, la Metodología de la Investigación y la Psicología. En todos estos campos, estos terceros factores mantienen sus características primarias de influir extremadamente en los resultados de la investigación de las variables dependientes e independientes desde fuera del entorno controlado.
Ejemplo de variables de confusión en la investigación
Se lleva a cabo una investigación para determinar el grado de correlación entre la alimentación con fórmula para bebés y la inteligencia en los mismos. Parecería lógico que los niños alimentados con leche artificial pudieran ser menos inteligentes porque no reciben los nutrientes, vitaminas y minerales que contiene la leche materna.
Sin embargo, los hechos pueden ser que los niños alimentados con fórmula pueden ser incluso más inteligentes que los niños que son amamantados. La fórmula de alimentación infantil contiene realmente nutrientes, vitaminas y minerales que pueden ayudar a potenciar la inteligencia del niño y ayudar a protegerlo de las infecciones.
Una variable de confusión en este caso puede ser la carrera de la madre, es decir, si la madre es ama de casa o madre de clase trabajadora. Si se tiene en cuenta este tercer factor, se descubrirá que las madres de clase trabajadora son más propensas a elegir la lactancia artificial porque sus trabajos no les permiten amamantar siempre a sus hijos.
Se realiza una investigación para determinar el grado de correlación entre el dinero y la venta de helados. La lógica puede sugerir que existe una correlación positiva entre estas 2 variables; es decir, la gente compra más helados cuando tiene más dinero.
Una variable de confusión en esta investigación puede ser el clima por lo que es claramente posible que el clima sea el factor causal correlativo. Así, cuando hace frío, la gente trabaja menos y tiene menos dinero para comprar helados y, cuando hace calor, la gente trabaja más y tiene más dinero para los helados.
En este ejemplo, la variable que causa la relación entre el dinero y el helado es el clima.
Ejemplos de variables de confusión en estadística
Estadísticamente, una variable de confusión puede entrar en juego en el caso de la relación entre la fuerza aplicada para lanzar una pelota y la distancia que ésta recorre. Lógicamente, se supone que cuanta más fuerza se ejerza sobre una pelota; más lejos viajaría.
La variable de confusión, sin embargo, sería en qué dirección viaja la pelota en un tablón inclinado. Si la pelota se desplaza hacia arriba, puede viajar más lentamente sin importar la fuerza y, si se desplaza hacia abajo, viajaría más rápido con poco esfuerzo de fuerza.
Una variable de confusión también puede ser responsable de la correlación entre el ejercicio y la pérdida de peso. La lógica natural puede ser que cuanto más ejercicio se hace, más probabilidades hay de perder peso, pero una variable de confusión en esta investigación pueden ser los hábitos alimenticios.
Esto significa que cuanto más se come, más peso se gana y viceversa.
Ejemplo de variables de confusión en psicología
Picológicamente, una variable de confusión puede influir en la conexión o relación entre la cafeína y la concentración. Te das cuenta de que cuanta más cafeína tomas, más concentrado estás en clase; aquí, la concentración depende del nivel de cafeína que es la variable independiente.
La variable de confusión, en este caso, podría ser el sueño; es decir, puede haber estado durmiendo mejor, lo que lleva a mejores niveles de concentración, independientemente del nivel de consumo de cafeína. La variable de confusión, en este caso, no tiene nada que ver con la variable independiente de la investigación; es decir, el consumo de cafeína.
¿Cómo afectan las variables de confusión a las variables dependientes e independientes?
Para comprender adecuadamente el efecto de las variables de confusión sobre las variables dependientes e independientes en la investigación, es necesario entender qué son las variables dependientes e independientes. Esto le ayudará a contextualizar claramente ambos factores de investigación.
Una variable independiente es un factor principal que desencadena un cambio en los demás factores del entorno de la investigación. En el mismo sentido, la variable dependiente es el factor sobre el que se actúa en la investigación, y resulta de la influencia de una variable independiente.
Una variable de confusión puede afectar a la relación correlacional entre las variables independientes y las dependientes; a menudo dando lugar a falsas relaciones correlacionales, ya que puede sugerir una correlación positiva cuando no la hay. También puede provocar un cambio extremo en una variable dependiente y, en consecuencia, en el resultado de la investigación.
En cuanto a la variable independiente, una variable de confusión o confusor puede afectar a este factor eliminándolo de la relación correlacional y del proceso de investigación, por completo. Esto sucede cuando el resultado de la investigación es el resultado de un cambio desencadenado por el factor de confusión y no por la variable independiente de la investigación
Relación entre el sesgo de confusión & Variable
El sesgo de confusión es uno de los efectos de tener variables de confusión o terceros factores en su investigación. Es el resultado de una distorsión en el grado de asociación entre una exposición y el resultado si la exposición en la investigación.
Un sesgo de confusión puede ser de naturaleza negativa o positiva. En este sentido, un sesgo negativo subestima los resultados de la investigación mientras que un sesgo de confusión positivo sobreestima el resultado de la investigación; provocando una distorsión acelerada del resultado.
El sesgo de confusión se produce cuando un conjunto de datos de investigación se corrompe a través de técnicas de recopilación deficientes, de manera que todo el proceso de investigación en sí mismo se establece sin suficientes controles. Esto permite que surjan variables de confusión que afectan al resultado de la investigación.
Cómo evitar las variables de confusión en estadística & Investigación
Es importante limitar o controlar el efecto de las variables de confusión o confusores en el proceso de investigación. Normalmente, un investigador sólo puede controlar o, en última instancia, evitar las variables de confusión en la investigación cuando puede identificar y medir los posibles terceros factores en el entorno de la investigación.
Hay 5 estrategias comunes para reducir o evitar las variables de confusión. Estas son:
El método de aleatorización implica la distribución de los factores de confusión en los datos de su investigación de forma esporádica. Se utiliza en el aprendizaje automático para asignar aleatoriamente las variables a un grupo de control en la investigación y ayuda a prevenir cualquier caso de sesgo de selección en el trabajo de investigación.
La aleatorización se suele adoptar en la investigación experimental para permitir al investigador controlar estas variables. Redirige el experimento desde la observación de un caso individual a una colección de observaciones, donde se utilizan herramientas estadísticas para interpretar los resultados.
Una muestra aleatoria es un tipo de muestra en la que cada miembro del grupo de muestreo tiene la misma oportunidad de ser muestreado. Es importante tener en cuenta que una muestra perfectamente aleatoria de observaciones es difícil de recoger y, por lo tanto, el investigador tiene que trabajar para lograr la aleatoriedad lo más cerca posible.
Este método limita la investigación al estudio de las variables de investigación con el control de las variables de confusión y, si no se hace con cuidado, puede conducir a un sesgo de confusión. Implica restringir los datos de la investigación introduciendo variables de control para limitar las variables de confusión.
El método de emparejamiento distribuye las variables de confusión a través de los datos de la investigación, de manera uniforme; utilizando un proceso de investigación controlado como los experimentos de antes y después. Implica realizar observaciones por parejas; una por cada valor de la variable independiente que sea similar a una posible variable de confusión.
Un método común de emparejamiento es el estudio de casos y controles que implica emparejar variables de características similares con el mismo conjunto de controles. Un estudio de casos y controles puede tener 2 o más controles para cada caso, ya que esto da más precisión estadística en su proceso de investigación.
La estratificación es un método de comprobación de las actividades de los factores de confusión mediante la distribución equitativa de estos factores en cada nivel del análisis de los datos de la investigación. Implica dividir la muestra de datos en grupos más pequeños y examinar la relación entre las variables dependientes e independientes en cada grupo.
Este método depende totalmente de la capacidad del investigador para identificar y medir todos los terceros factores de la investigación.
Otros consejos incluyen el contrabalanceo mediante la introducción de diferentes parámetros de análisis de la investigación, donde la mitad del grupo se examina bajo la condición 1 y la otra mitad se examina bajo la condición 2. Puede utilizar el «método dentro del sujeto» para examinar al sujeto cada vez, ya que los períodos intermedios pueden desencadenar variables de confusión.
¿Hay alguna diferencia en las & Variables de confusión?
Aunque son algo similares, hay una diferencia fundamental entre una variable de confusión y una variable extraña. Es importante que todo investigador sea capaz de reconocer claramente esta diferencia para poder identificar con precisión la variable que actúa en el resultado de una investigación.
Una variable extraña es un tipo de variable que puede desencadenar una asociación o correlación entre 2 variables de investigación que no tienen relación causal. Si la relación entre las 2 variables; A y B, es causada únicamente por una 3ª variable; C, entonces dicha relación es espuria y la variable C es una variable extraña.
Una variable de confusión, por otro lado, afecta a 2 variables que no están espuriamente relacionadas, es decir, que no están únicamente relacionadas por el 3er factor. En este caso, la relación entre la variable A y B ya es causal, es decir, A causa B.
Cuando la relación causal entre la variable A y la variable B también está influenciada por una tercera variable C, la variable C es una variable de confusión. Así, la asociación entre A y B puede exagerar el efecto causal de A sobre B porque la asociación está inflada por el efecto de C tanto en A como en B.
Efecto de las variables de confusión
Las variables de confusión pueden dar lugar a 2 problemas extremos de investigación que son el aumento de la varianza y el sesgo de investigación. Cada uno de estos efectos será considerado en su totalidad a continuación, y pueden inclinar en gran medida el resultado de su investigación para ser sobreestimado o subestimado al final.
El aumento de la varianza se refiere a una escalada en el número de posibles variables causales e independientes en la investigación. Esto es común con las investigaciones que no tienen variables de control, de manera que los cambios en la variable dependiente pueden ser desencadenados por otras variables.
Por ejemplo, su investigación revela que el aumento de peso es consecuencia de la falta de ejercicio. Sin embargo, como no hay variables de control, no puede confiar en el resultado de su investigación porque hay una serie de factores que pueden afectar a la variable dependiente.
Por ejemplo, una de las variables de confusión, en este caso, pueden ser los genes o factores genéticos. Otra variable de confusión puede ser los hábitos alimenticios de un Individuo por lo que hay demasiados factores causales posibles que terminan distorsionando los resultados .
Un sesgo de confusión se refiere a las posibilidades de que un parámetro estadístico sobreestime o subestime un parámetro de investigación. Un diseño de encuesta que tiene claras ocurrencias de sesgo de confusión podría conducir a altas tasas de abandono de la encuesta y a un sesgo de respuesta a la encuesta que afecta al resultado de la investigación.
Un sesgo de confusión puede ser de naturaleza positiva o negativa y puede arruinar la validez interna de un experimento. Un sesgo de confusión positivo se produce cuando la asociación observada está sesgada lejos del nulo de tal manera que sobreestima el efecto.
Por otro lado, un sesgo de confusión negativo se produce cuando la asociación observada está sesgada hacia el nulo de tal manera que subestima el efecto. El sesgo de confusión negativa puede conducir a un falso rechazo de una hipótesis nula.
Una variable de confusión puede alterar los resultados en la investigación. Como variable externa, el tercer factor puede cambiar el efecto de las variables dependientes e independientes en la investigación; influyendo así en el resultado de la investigación correlacional o experimental.
Dado que una variable de confusión es un tercer factor que no se tiene en cuenta en un proceso de investigación, puede afectar a un experimento produciendo resultados de investigación inexactos. Por ejemplo, puede sugerir una falsa relación correlacional entre las variables dependientes e independientes.
Conclusión
Aunque los terceros factores suelen considerarse como variables no válidas en un proceso de investigación, pueden cambiar el curso de una investigación al reflejar una falsa relación correlacional entre las variables. De ahí que sea necesario controlar siempre el entorno de la investigación para reducir los efectos de las variables de confusión.
En este artículo, hemos destacado 5 métodos de control simples y comunes para las variables de confusión, incluyendo la aleatorización, el emparejamiento, la estratificación y la restricción. Estas estrategias le ayudarían a gestionar mejor los resultados de su investigación limitando los efectos de terceros factores.