Nedensel İlişkinin Doğru Yorumlanmasında Önemli Bir Engel: Karıştırıcı

ISSN: 2146-1473
Başlangıç: 2011
Yayıncı: Psikofarmakoloji Derneği adına Mesut Çetin

Karıştırıcı da etki değişimi gibi neden ile sonuç arasındaki ilişkinin boyutunu etkileyen üçüncü bir değişkenin varlığıdurumudur. Bir değişkenin karıştırıcı olarak kabul edilmesi için belli koşulları sağlaması gereklidir. Üçüncü bir değişkeninkarıştırıcı olarak saptanması neden ile sonuç arasındaki ilişkinin doğru yorumlanmasını önemli derecede etkileyecektir.Bu yazıda bir örnekle karıştırıcı kavramı açıklanmıştır.

A major obstacle in correct interpretation of causal association: confounder

Confounding is the presence of a third variable which affect the association between cause and outcome like effectmodification. In order to be accepted as a confounding variable, a variable has to provide some certain conditions. Thedetermination of a third variable as a confounder will affect the correct interpretation of association between cause andoutcome. In this paper confounder concept is explained with an example.

PDF

___

1. Kılıç S. Etki değişimi. Journal of Mood Disorders. 2014;4(4):186-8.
2. Last JM. A Dictionary of Epidemiology, Fourth Edition, Oxford University Press, 2001,37-8.
3. Pagano M, Gauvreau K.. Hypothesis Testing. Principles of Biostatistics, Duxbury Press Wadsworh Inc., 1993, 341.
4. Kirkwood BR, Sterne JAC. Controlling for confounding:stratification. Essential Medical Statistics. Blackwell Publishing., 2003, 177-80.
5. Lilienfeld DE, Stolley PD. Foundations of Epidemiology, Oxford University Press, Third Edition, 1994;152-3.
6. Jekel JF, Elmore JG, Katz DL. The study of causation in epidemiologic investigation and research. Epidemiology, Biostatistics and Preventive Medicine, WB Saunders Comp., 1996;61-3.
7. Gordis L. More on casual inferences:Bias, confounding, and interaction. Epidemiology Third Edition, Elsevier Saunders Inc., 2004, 207-28.