23-2: Вмешивающийся фактор

В предыдущем сообщении кофе "вызывал" рак лёгкого, пока мы не обнаружили, что его чаще пили курильщики. Такая скрытая третья переменная называется вмешивающимся фактором (confounding factor, конфаундер).

Вмешивающийся фактор - это переменная, которая связана и с предполагаемой причиной, и с исходом. Он создаёт иллюзию причинно-следственной связи там, где её нет, или маскирует связь, которая есть.

Допустим, вы изучаете связь между потреблением алкоголя и сердечно-сосудистыми заболеваниями и приходите к выводу, что умеренно пьющие живут дольше непьющих. Но потом вы выясняете, что среди непьющих - люди, переставшие пить алкоголь из-за уже существующих тяжелых болезней. Получается, что состояние здоровья - это вмешивающийся фактор, а не алкоголь - защитный, как могло бы показаться на первый взгляд.

Бороться с конфаундингом можно на двух этапах.

1. На этапе дизайна:
- рандомизация (распределяет все факторы поровну),
- рестрикция (изучать только некурящих),
- мэтчинг (подбирать пары по возрасту, полу и т.д.).

2. На этапе статистического анализа:
- многофакторная регрессия,
- стратификация,
- стандартизация.

Серьезная проблема - это неизмеренный конфаундер. Вы можете учесть возраст, пол, курение, образование. Но фактор, который вы не измерили или о котором не подумали, продолжает искажать результат.