Regresión Logística Binaria: Confusión (ejemplo 1: espureidad). Video

El término confusión se refiere a la presencia de terceras variables que alteran las relaciones entre otras variables.

En el ejemplo que se verá, hay una asociación aparente entre alcohol y cáncer de pulmón. Quienes toman más alcohol tienen más cáncer de pulmón.

Pero esto en realidad no es indicio de una relación causal. Esta relación está "confundida" por la presencia de otra variable: cigarrillo. Sucede que quienes fuman más también toman más, y por ello entre quienes toman aparecen más cánceres de pulmón.

Aquí se verá el cambio importante en las OR (expB) como indicativo de fenómenos de confusión.

Es del caso señalar que la confusión significa de manera amplia alteración en la apreciación de la relación causal entre dos variables. Luego de controlar, la relación origina se puede mostrar más fuerte, más débil o incluso nula. Lo que caracteriza a la confusión es la variación en el OR luego de que se controla.

Para que la magnitud de la confusión sea relevante, algunos autores piden que el OR cambie, subiendo o bajando, al menos un 20%.


https://drive.google.com/open?id=0B9C7VyfotFyJRWV3dmJEOHhMX3c





Materiales suplementarios:

 https://www.healthknowledge.org.uk/node/803

https://www.iarc.fr/en/publications/pdfs-online/epi/cancerepi/CancerEpi-14.pdf