A confounding variable is an extran

A confounding variable is an extraneous variable that is statistically related to (or correlated with) the independent variable. This means that as the independent variable changes, the confounding variable changes along with it. Failing to take a confounding variable into account can lead to a false conclusion that the dependent variables are in a causal relationship with the independent variable. Take, for example, a study that seeks to investigate the relationship between income levels and test scores. Without controlling for other variables, the study finds that higher income correlates with better test scores and concludes that the two must be directly related. This is a flawed conclusion because there are many lurking confounding variables that may influence this supposedly clear-cut relationship. For example, perhaps individuals at one school received better education than those at another school. Without controlling for the confounding variables of education level and quality of education, the relationship between income level and test scores cannot be assumed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวแปร confounding เป็นตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องที่ทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับ (หรือ correlated กับ) ตัวแปรอิสระ นี้หมายความ ว่า ตัวแปรอิสระเปลี่ยนแปลง การเปลี่ยนแปลงผันแปร confounding นอก การคำนึงถึงตัวแปร confounding อาจทำให้ข้อสรุปผิดพลาดที่ตัวแปรขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์เชิงสาเหตุกับตัวแปรอิสระ ใช้ ตัวอย่าง การศึกษาที่พยายามตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างระดับรายได้ และคะแนนทดสอบ โดยไม่มีการควบคุมแบบ การศึกษาพบว่า รายได้สูงคู่กับคะแนนสอบที่ดี และสรุปว่า ทั้งสองต้องได้เกี่ยวข้องโดยตรง นี่คือบทสรุป flawed เนื่องจากมีหลายซุ่มซ่อน confounding ตัวแปรที่อาจส่งผลต่อความสัมพันธ์นี้ที่แน่ชัดคาดคะเน ตัวอย่าง บางทีบุคคลที่โรงเรียนหนึ่งรับการศึกษาดีกว่าโรงเรียนอื่น โดยไม่มีการควบคุมสำหรับตัวแปร confounding ระดับการศึกษาและคุณภาพการศึกษา ไม่ถือว่าความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนการทดสอบและระดับรายได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปรซับซ้อนเป็นตัวแปรภายนอกที่เกี่ยวข้องทางสถิติ (หรือมีความสัมพันธ์กับ) ตัวแปรอิสระ ซึ่งหมายความว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรอิสระการเปลี่ยนแปลงตัวแปรซับซ้อนพร้อมกับมัน ล้มเหลวที่จะใช้ตัวแปรซับซ้อนเข้าบัญชีสามารถนำไปสู่​​ข้อสรุปที่ผิดพลาดว่าตัวแปรอยู่ในความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่มีตัวแปรอิสระ จะยกตัวอย่างเช่นการศึกษาที่พยายามที่จะตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างระดับรายได้และคะแนนการทดสอบ โดยไม่มีการควบคุมตัวแปรอื่น ๆ จากการศึกษาพบว่ารายได้สูงมีความสัมพันธ์กับคะแนนการทดสอบที่ดีขึ้นและสรุปว่าทั้งสองคนจะต้องเกี่ยวข้องโดยตรง นี่คือข้อสรุปที่สมบูรณ์เพราะมีจำนวนมากที่ซุ่มซ่อนตัวแปรซับซ้อนที่อาจมีผลต่อความสัมพันธ์นี้ควรจะชัดเจน ตัวอย่างเช่นอาจจะเป็นบุคคลที่โรงเรียนคนหนึ่งได้รับการศึกษาที่ดีขึ้นกว่าที่โรงเรียนอื่น โดยไม่มีการควบคุมตัวแปรซับซ้อนของระดับและคุณภาพของการศึกษาการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนระดับรายได้และการทดสอบไม่สามารถสันนิษฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีตัวแปร confounding เป็นตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้อง อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ( หรือมีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระ ซึ่งหมายความ ว่า เป็นการเปลี่ยนแปลงตัวแปรต้น , ตัวแปร confounding เปลี่ยนแปลงตามไปด้วยการใช้ตัวแปร confounding เข้าบัญชีสามารถนำไปสู่ข้อสรุปที่ผิดพลาดว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุกับตัวแปรอิสระ ยกตัวอย่างเช่น การศึกษาที่มุ่งศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างระดับรายได้และคะแนนสอบ โดยควบคุมตัวแปรอื่น ๆผลการศึกษาพบว่า รายได้มีความสัมพันธ์กับคะแนนสอบที่สูงขึ้น และพบว่าทั้งสองต้องเกี่ยวข้องกันโดยตรง นี่เป็นข้อสรุปที่สมบูรณ์ เพราะมีหลายตัวแปรที่อาจมีผลต่อซุ่มซ่อน confounding ความสัมพันธ์ที่คาดคะเนที่ชัดเจนนี้ ตัวอย่างเช่น บางทีบุคคลในโรงเรียนได้รับการศึกษาที่ดีกว่าโรงเรียนอื่นโดยไม่มีการควบคุมสำหรับ confounding ตัวแปรระดับการศึกษา และคุณภาพของการศึกษา ความสัมพันธ์ระหว่างระดับรายได้และคะแนนแบบทดสอบไม่สามารถสันนิษฐาน