Czy można mieć zmienną, która działa zarówno jako modyfikator efektu, jak i dezorientujący?

Czy można mieć zmienną, która działa zarówno jako modyfikator efektu (pomiaru), jak i czynnik zakłócający dla danej pary powiązań ryzyko-wynik?

Nadal jestem trochę niepewny co do tego rozróżnienia. Spojrzałem na notację graficzną, aby pomóc mi zrozumieć różnicę, ale różnice w notacji są oszałamiające. Przydatne byłoby graficzne / wizualne objaśnienie tych dwóch przypadków i kiedy mogą się one nakładać.

Myląca zmienna musi:

• Być niezależnie powiązany z wynikiem;
• Być powiązanym z narażeniem
• Nie wolno leżeć na ścieżce przyczynowej między narażeniem a wynikiem.

Są to kryteria uznania zmiennej za potencjalnie zmienną potencjalnie mylącą. Jeżeli potencjalny czynnik zakłócający zostanie wykryty (poprzez testy stratyfikacji i dostosowania) w celu rzeczywistego pomylenia związku między ryzykiem a wynikiem, wówczas wszelkie nieskorygowane powiązanie między ryzykiem a wynikiem jest artefaktem czynnika zakłócającego, a zatem nie jest realnym efektem.

Z drugiej strony modyfikator efektu nie jest mylący. Jeśli efekt jest rzeczywisty, ale wielkość efektu jest różna w zależności od jakiejś zmiennej X, wówczas ta zmienna X jest modyfikatorem efektu.

Aby odpowiedzieć na twoje pytanie, w mojej opinii nie jest możliwe, aby zmienna działająca zarówno jako modyfikator efektu, jak i zmienna myląca dla danej próbki badawczej oraz danej pary czynników ryzyka i wyników.

Więcej informacji znajdziesz tutaj

$x$$y$$c$$x$$y$

set.seed(234)
c <- runif(10000)
x <- c + rnorm(10000, 0, 0.1)
y <- 3*x + 2*x*c + rnorm(10000)

$y = 3*x + 2*x*c$$c$$x$$y$$x$

lm(y ~ x) 
Coefficients:
(Intercept)            x  
     -0.258        4.856 

Wreszcie, jak wskazano w moim komentarzu, definicja podana przez oisyutat jest błędna. Odzwierciedla to, co Judea Pearl nazywa „kryterium skojarzenia” dla pomieszacza, i podaje wiele powodów, dla których definicja ta zawodzi. Patrz Pearl (2009), przyczynowość, sekcja 6.3.