作者tokyo291 (工口工口)
看板Statistics
标题[问题] confounding factoru一些疑问
时间Sun Oct 26 21:46:30 2014
在医学相关的分析上，常会觉得某些因子是confounding factor
例如：某人蒐集到资料 Y为是否有肺癌 X_1为菸龄 X_2为年龄
某人认为年龄变数为干扰因子，於是以有干扰因子的前提下去建模。
身边有人说此时model为 Y=b0+b1*X_1+b2*X_2+b3*(X_1*X_2)+error term
若推论的部分，b3显着，表示交互作用项有影响，年龄为干扰因子
听完别人这样解释总觉得怪怪的
他提的model不是就单纯的是两变数考虑交互作用项的model
干扰因子的model应该是甚麽样子呢?
另外，干扰因子和交互作用的关系可以用上述的解释说明吗?
总觉得有点怪怪的
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1F：→ andrew43: 只因为交互作用显着并不足够指出confounding factor。 10/27 00:35
那请问该用何种方法去证实某变数是confounding factor?
※ 编辑: tokyo291 (114.27.16.48), 10/27/2014 00:48:34
2F：→ andrew43: 应该不存在一种方法可以达成，只能尽可能达成。 10/27 00:56
3F：→ andrew43: 如果只谈数统，可能不能够指出谁是C.F.。需要它背後的 10/27 01:11
4F：→ andrew43: 学理（例如医学）来辅助解释。 10/27 01:11
6F：→ andrew43: 另外英文维基百科的Confounding条目也很值得看看。 10/27 01:16
7F：→ tokyo291: 好的谢谢! 10/27 12:47
8F：→ yhliu: confounding 与 interaction 是两回事吧? 并非存在交互作用 10/27 12:55
9F：→ yhliu: 才是 confounding. 事实上, confounding factor 也是自变数 10/27 12:57
10F：→ yhliu: 只是它不是研究者关注的自变数, 但因它同时与反应变数及研 10/27 12:57
11F：→ yhliu: 究者关心的自变数有相关或关联, 因此不能不放入模型. 10/27 12:58