16 Vzajomne vplyvy premennych
Preber si túto prednášku so svojou AI
Skopíruj pripravený podklad a vlož ho do ChatGPT, Claude alebo inej AI — bude ťa učiť alebo skúšať len z tejto prednášky.
Zhrnutie prednášky
Prednáška sa venuje vzájomnému vplyvu premenných, od rozlíšenia kauzality (jednosmerný vplyv, napr. v longitudinálnom dizajne) a vzájomnej súvislosti (prierezový dizajn) až po tri typy vplývajúcich premenných: skreslenie, mediáciu a moderáciu. Vzťah expozície a výsledku je v realite zriedka jednoznačný, pretože ho ovplyvňujú ďalšie premenné. Na príklade typu fajčenia a úmrtí na rakovinu pľúc sa pomerom šancí ukazuje, že vek skresľuje pôvodný vzťah, ktorý po rozdelení na skupiny do 60 a nad 60 rokov zmizol. Skreslenie možno ošetriť už pri plánovaní štúdie (náhodný výber, vylučovacie kritériá, párovanie) alebo pri analýze (stratifikácia, štandardizácia, multivariačná analýza s porovnaním crude a adjusted modelu).
- - Kauzalita znamená jednosmerný vplyv nezávislej na závislú premennú, vzájomná súvislosť je obojsmerná a typická pre prierezový dizajn.
- - Vzťah expozície a výsledku ovplyvňujú ďalšie, tzv. vplývajúce premenné; hlavné typy sú skreslenie, mediácia a moderácia.
- - Skreslenie (confounding) nastáva, keď tretí faktor súvisí s nezávislou aj závislou premennou a deformuje ich vzťah.
- - Podmienky skresľujúcej premennej B: súvisí so závislou premennou C, súvisí s nezávislou premennou A a nie je dôsledkom A.
- - V príklade s fajčením bol pomer šancí 2, no po rozdelení podľa veku (do 60 a nad 60 rokov) súvislosť zmizla, lebo vek skresľoval vzťah.
- - Skreslenie sa ošetruje pri plánovaní štúdie výberom vzorky (randomizácia, vylučovacie kritériá, párovanie).
- - Pri analýze sa používa stratifikácia či štandardizácia alebo multivariačná analýza porovnávajúca crude a adjusted model.
Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.
nechodím na prednášky