作者tokyo291 (工口工口)
看板Statistics
標題[問題] confounding factoru一些疑問
時間Sun Oct 26 21:46:30 2014
在醫學相關的分析上，常會覺得某些因子是confounding factor
例如：某人蒐集到資料 Y為是否有肺癌 X_1為菸齡 X_2為年齡
某人認為年齡變數為干擾因子，於是以有干擾因子的前提下去建模。
身邊有人說此時model為 Y=b0+b1*X_1+b2*X_2+b3*(X_1*X_2)+error term
若推論的部分，b3顯著，表示交互作用項有影響，年齡為干擾因子
聽完別人這樣解釋總覺得怪怪的
他提的model不是就單純的是兩變數考慮交互作用項的model
干擾因子的model應該是甚麼樣子呢?
另外，干擾因子和交互作用的關係可以用上述的解釋說明嗎?
總覺得有點怪怪的
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1F：→ andrew43: 只因為交互作用顯著並不足夠指出confounding factor。 10/27 00:35
那請問該用何種方法去證實某變數是confounding factor?
※ 編輯: tokyo291 (114.27.16.48), 10/27/2014 00:48:34
2F：→ andrew43: 應該不存在一種方法可以達成，只能儘可能達成。 10/27 00:56
3F：→ andrew43: 如果只談數統，可能不能夠指出誰是C.F.。需要它背後的 10/27 01:11
4F：→ andrew43: 學理（例如醫學）來輔助解釋。 10/27 01:11
6F：→ andrew43: 另外英文維基百科的Confounding條目也很值得看看。 10/27 01:16
7F：→ tokyo291: 好的謝謝! 10/27 12:47
8F：→ yhliu: confounding 與 interaction 是兩回事吧? 並非存在交互作用 10/27 12:55
9F：→ yhliu: 才是 confounding. 事實上, confounding factor 也是自變數 10/27 12:57
10F：→ yhliu: 只是它不是研究者關注的自變數, 但因它同時與反應變數及研 10/27 12:57
11F：→ yhliu: 究者關心的自變數有相關或關聯, 因此不能不放入模型. 10/27 12:58