En los modelos estadísticos, se dice que la confusión ocurre cuando la dependencia aparente de la respuesta de un predictor se debe parcial o totalmente a la dependencia de ambos de una tercera variable no incluida en el modelo, o la dependencia de una combinación lineal de otras variables incluidas en el modelo. La confusión con una variable incluida en un modelo a menudo se denomina multicolinealidad. Un sinónimo es * aliasing *, utilizado en el diseño de experimentos.
Aquí está el artículo que motivó esta pregunta: ¿la impaciencia nos engorda? Me gustó este artículo, y demuestra muy bien el concepto de "controlar otras variables" (IQ, carrera, ingresos, edad, etc.) para aislar mejor la verdadera relación entre solo las 2 variables en cuestión. ¿Puede...
Primero fue Brexit , ahora las elecciones estadounidenses. Muchas predicciones de modelos se cumplieron por un amplio margen, y ¿hay lecciones que aprender aquí? Hasta las 4 pm PST de ayer, los mercados de apuestas seguían favoreciendo a Hillary 4 a 1. Supongo que los mercados de apuestas, con...
Esta pregunta se migró de Mathematics Stack Exchange porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 7 años . Tengo una pregunta sobre algo que mi profesor de estadística dijo sobre el siguiente problema. Mi pregunta ni siquiera es sobre la aparición de la...
Una suposición básica del uso de modelos de regresión para la inferencia es que "todos los predictores relevantes" se han incluido en la ecuación de predicción. La razón es que no incluir un factor importante del mundo real conduce a coeficientes sesgados y, por lo tanto, a inferencias inexactas...
Según M. Katz en su libro Análisis multivariable (Sección 1.2, página 6), " Un factor de confusión está asociado con el factor de riesgo y está relacionado causalmente con el resultado " . ¿Por qué el factor de confusión debe estar relacionado causalmente con el resultado? ¿Sería suficiente que el...
Estoy buscando consejos y comentarios que aborden el análisis de ratios y tasas. En el campo en el que trabajo, el análisis de las relaciones en particular está muy extendido, pero he leído algunos documentos que sugieren que esto puede ser problemático, estoy pensando en: Kronmal, Richard A....
La coincidencia de puntaje de propensión se usa para hacer inferencias causales en estudios observacionales (ver el artículo de Rosenbaum / Rubin ). ¿Cuál es la simple intuición detrás de por qué funciona? En otras palabras, ¿por qué si nos aseguramos de que la probabilidad de participar en el...
Resumen de la pregunta Advertencia: esta pregunta requiere mucha configuración. Por favor, tenga paciencia conmigo. Un colega mío y yo estamos trabajando en un diseño de experimento. El diseño debe evitar una gran cantidad de restricciones, que enumeraré a continuación. Desarrollé un diseño que...
Al implementar el modelo causal de Rubin, uno de los supuestos (no comprobables) que necesitamos es la falta de fundamento, lo que significa ( Y( 0 ) , Y( 1 ) ) ⊥ TEl | X(Y(0 0),Y(1))⊥TEl |X(Y(0),Y(1))\perp T|X Donde los LHS son los contrafactuales, la T es el tratamiento y X son las covariables...
En este papel: Variables al acecho: algunos ejemplos Brian L. Joiner The American Statistician Vol. 35, N ° 4, noviembre de 1981 227-233 Brian Joiner afirma que "la aleatorización no es una panacea". Esto es contrario a las declaraciones comunes como la siguiente: Un experimento bien diseñado...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...
¿Es posible tener una variable que actúe como un modificador de efecto (medición) y un factor de confusión para un par dado de asociaciones de riesgo-resultado? Todavía estoy un poco inseguro de la distinción. He examinado la notación gráfica para ayudarme a comprender la diferencia, pero las...
Según tengo entendido, la correspondencia es una forma de identificar la causalidad en los estudios observacionales. Al comparar las observaciones que son "similares" y comparar las que recibieron o no recibieron tratamiento, puede considerar esto como una especie de cuasiexperimento. ¿Qué es...
He leído los excelentes comentarios sobre cómo lidiar con los valores perdidos antes de aplicar SVD, pero me gustaría saber cómo funciona con un ejemplo simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada la matriz anterior, si elimino los valores de NA,...
Hice una prueba de suma de rango de Wilcoxon para averiguar si hay alguna diferencia en la distribución de Variable X1X1X_1para dos grupos Los resultados de la prueba mostraron que la diferencia existe. Sin embargo, sospecho que hay una variable de confusión , que está causando esta...