कन्फ्यूडर को परिणाम से संबंधित क्यों होना चाहिए? क्या कन्फ़्यूडर के लिए यह पर्याप्त होगा कि वह परिणाम से जुड़े?
नहीं, यह पर्याप्त नहीं है।
आइए उस मामले से शुरू करें जहां आपके पास एक चर हो सकता है जो परिणाम और उपचार दोनों से जुड़ा हुआ है, लेकिन इसके लिए नियंत्रण आपके अनुमान को पूर्वाग्रह करेगा।
जेड
इस स्थिति में, कोई भ्रम नहीं है, आप सीधे वाई पर एक्स के प्रभाव का अनुमान लगा सकते हैं।
नोटिस, हालांकि, जेड उपचार के साथ और परिणाम के साथ जुड़ा हुआ है। लेकिन यह अभी भी एक confounder नहीं है। वास्तव में, यदि आप इस मामले में Z के लिए नियंत्रण करते हैं तो आप अपने अनुमान को पूर्वाग्रह करेंगे। इस स्थिति को एम-पूर्वाग्रह (ग्राफ संरचना के कारण) कहा जाता है।
एक और समान, अधिक सीधा, मामला जहां आपको नियंत्रण नहीं करना चाहिए जब चर दोनों उपचार का एक परिणाम है एक्स और परिणाम की Y। इस सरल कोलाइडर ग्राफ को लें:
यहाँ, फिर से, X और Y के साथ Z जुड़ा हुआ है, लेकिन यह कोफ़ाउंडर नहीं है। आपको इसके लिए नियंत्रण नहीं करना चाहिए।
अब, यह ध्यान देने योग्य है कि भले ही एक चर परिणाम से संबंधित हो , यह जरूरी नहीं कि एक कन्फ्यूडर भी हो।
चलिए मध्यस्थों के मामले को नीचे दिए गए सरल ग्राफ में लेते हैं:
यदि आप Y पर D के कुल प्रभाव को मापना चाहते हैं, तो आपको उन चीजों के लिए नियंत्रण नहीं करना चाहिए जो प्रभाव का मध्यस्थता करते हैं --- इस मामले में M.। अर्थात, M, Y से संबंधित है, फिर भी यह सम्मान के साथ भ्रमित नहीं है। Y पर D का कुल प्रभाव।
सूचना यह है कि परिभाषित करने confouding को परिभाषित करने के लिए क्या एक की तुलना में काफी आसान है confounder है। कन्फ्यूडर की परिभाषा के बारे में अधिक सख्त चर्चा के लिए , आप इस पेपर को वेंडरविले और श्पीटर द्वारा पढ़ना चाह सकते हैं।
यह एक केस क्यों है? क्योंकि यहाँ की प्राथमिक अवधारणा स्वयं को भ्रमित करने वाली नहीं है। आपके लिए शोध प्रश्न के लिए, आपको अपने आप से पूछना चाहिए "मैं भ्रम को कैसे समाप्त कर सकता हूं?" के बजाय "यह चर एक भ्रमित है?"।
और अंतिम नोट के रूप में, यह ध्यान देने योग्य है कि ये गलत धारणाएं अभी भी व्यापक हैं। केवल वर्णन करने के लिए, 2016 के पेपर से यह उद्धरण लें :
एक यादृच्छिक प्रयोग या मजबूत अर्ध-प्रायोगिक डिजाइन की अनुपस्थिति के कारण, सभी पूर्व-उपचार चर पर उचित रूप से कंडीशनिंग की आवश्यकता होती है जो उपचार और परिणाम दोनों का अनुमान लगाते हैं, जिन्हें कोऑवरेटिंग कॉवरेट भी कहा जाता है।
जैसा कि हमने पिछले उदाहरणों में दिखाया है, यह गलत है। कन्फ़्यूडर "सभी पूर्व-उपचार चर नहीं हैं जो उपचार और परिणाम दोनों की भविष्यवाणी करते हैं"। सभी को नियंत्रित करने के लिए जरूरी नहीं हो सकता है कि भ्रम को समाप्त किया जाए या यह आपके परिणामों को पूर्वाग्रहित कर सके।यहां कन्फ्यूजन पर पर्ल का बहुत अच्छा अवलोकन है।