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Comment évaluez-vous la confusion?
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Vidéo: Comment évaluez-vous la confusion?

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Vidéo: Leçon 27 - Confusion entre Ma, M'a,Ta, T'a, La, L'a_ 2024, Juillet
Anonim

Un moyen simple et direct de déterminer si un facteur de risque donné a causé confondre est de comparer l'estimation mesure d'association avant et après ajustement pour confondre . En d'autres termes, calculez le mesure d'association avant et après ajustement pour un potentiel confondre facteur.

Justement, comment expliquez-vous une variable de confusion?

Les stratégies pour réduire la confusion sont les suivantes:

  1. randomisation (l'objectif est la distribution aléatoire des facteurs de confusion entre les groupes d'étude)
  2. restriction (restreindre l'entrée à l'étude des individus présentant des facteurs de confusion - risque de biais en soi)
  3. appariement (d'individus ou de groupes, viser une répartition égale des facteurs de confusion)

De plus, quels sont quelques exemples de variables confusionnelles ? UNE variable de confusion serait toute autre influence ayant un effet sur la prise de poids. La quantité de nourriture consommée est un variable de confusion , un placebo est un variable de confusion , ou la météo pourrait être un variable de confusion . Chacun peut changer l'effet de la conception de l'expérience.

Deuxièmement, qu'est-ce que les facteurs de confusion dans la recherche?

UNE confusion (ou ' Facteur de confusion ') est quelque chose, autre que la chose étudiée, qui pourrait être à l'origine des résultats observés dans un étudier . confusion ont le potentiel de changer les résultats de recherche car ils peuvent influencer les résultats que le des chercheurs mesurent.

Comment la randomisation réduit-elle la confusion ?

Randomisation est une technique utilisée dans la conception expérimentale pour donner le contrôle sur confondre variables qui ne peuvent pas (ne devraient pas) être maintenues constantes. Cette réduit Potentiel pour confondre en générant des groupes assez comparables en ce qui concerne les connus et les inconnus confondre variables.

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