İki değişkenin birlikte hareket etmesi, birinin diğerini değiştirdiğini tek başına göstermez. Karıştırıcılık, incelenen maruziyetle sonuç arasındaki ilişkinin her ikisini de etkileyen başka bir etken nedeniyle olduğundan farklı görünmesidir.
Örneğin belirli bir davranışla hastalık arasındaki fark; yaş, çalışma koşulları veya sağlık hizmetine erişim gruplar arasında dengesizse kısmen bu özelliklerden doğabilir. İstatistiksel ayarlama yararlı olabilir, fakat yalnız ölçülen, yeterince doğru tanımlanan ve uygun biçimde modellenen etkenleri hesaba katar. Ölçülmemiş değişkenler, kaba ölçümler ve yanlış nedensel varsayımlar geride artık karıştırıcılık bırakabilir. Rastgele atama başlangıçtaki karıştırıcıları ortalamada dengelemeyi amaçlar; küçük örneklem, uygulama sorunları ve izlem kaybı bu avantajın her çalışmada kusursuz gerçekleşeceği anlamına gelmez. Dolayısıyla karıştırıcılık, gözlemsel bir bulguyu otomatik olarak geçersiz kılan sihirli sözcük değil; nedensel iddianın hangi karşı açıklamalara dayanabildiğini sınayan bir sorudur.
5 entry
karıştırıcılık
Karıştırıcılık, incelenen etken ile sonuç arasındaki gözlenen ilişkinin, her ikisiyle bağlantılı başka bir etkenden kısmen ya da bütünüyle kaynaklanmasıdır. İstatistiksel düzeltme ilişkiyi değiştirebilir; tek başına nedenselliği kanıtlamaz.
Karıştırıcılık, hem incelenen maruziyetle hem de sonuçla ilişkili üçüncü bir etkenin gözlenen ilişkiyi çarpıtmasıdır. Örneğin kahve tüketimi ile bir hastalık arasındaki ham ilişki, sigara kullanımı ikisiyle de bağlantılıysa kahvenin etkisini tek başına göstermez. Karıştırıcıyı ölçmek ve uygun biçimde hesaba katmak yardımcı olabilir; ancak ölçülmeyen ya da kötü ölçülen etkenler kalabilir. İstatistiksel ayar, nedenselliğin otomatik mühürü değildir.
Karıştırıcılık, görünen neden-sonuç ilişkisinin üçüncü bir etkenle çarpılmasıdır.
Karıştırıcılık, hem incelenen etkene hem sonuca bağlı üçüncü bir etkenin gözlenen ilişkiyi çarpıtmasıdır. İstatistiksel ayarlama riski azaltabilir; ölçülmemiş karıştırıcıyı kendiliğinden yok etmez.