{"id":1466,"date":"2023-07-26T07:03:01","date_gmt":"2023-07-26T07:03:01","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabile-confondente\/"},"modified":"2023-07-26T07:03:01","modified_gmt":"2023-07-26T07:03:01","slug":"variabile-confondente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/variabile-confondente\/","title":{"rendered":"Cos'\u00e8 una variabile confusa? (definizione & #038; esempio)"},"content":{"rendered":"

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In ogni esperimento, ci sono due variabili principali:<\/span><\/p>\n

La variabile indipendente:<\/strong> la variabile che uno sperimentatore modifica o controlla per poter osservare gli effetti sulla variabile dipendente.<\/span><\/p>\n

La variabile dipendente:<\/strong> la variabile misurata in un esperimento che \u00e8 \u201cdipendente\u201d dalla variabile indipendente.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

I ricercatori sono spesso interessati a capire come i cambiamenti nella variabile indipendente influenzano la variabile dipendente.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, a volte accade che una terza variabile non venga presa in considerazione e che questa possa influenzare la relazione tra le due variabili studiate.<\/span> <\/p>\n

\"Variabile<\/p>\n

Questo tipo di variabile \u00e8 nota come variabile di confondimento<\/strong> e pu\u00f2 confondere<\/em> i risultati di uno studio e far sembrare che esista un qualche tipo di relazione di causa ed effetto tra due variabili che in realt\u00e0 non esiste.<\/span><\/p>\n

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Variabile di confondimento:<\/strong> una variabile che non \u00e8 inclusa in un esperimento, ma influenza la relazione tra le due variabili in un esperimento.<\/span><\/p>\n

Questo tipo di variabile pu\u00f2 confondere<\/em> i risultati di un esperimento e portare a risultati inaffidabili.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

Ad esempio, supponiamo che un ricercatore raccolga dati sulle vendite di gelati e sugli attacchi di squali e scopra che le due variabili sono altamente correlate. Ci\u00f2 significa che l\u2019aumento delle vendite di gelati sta causando pi\u00f9 attacchi di squali?<\/span><\/p>\n

E ‘improbabile. La causa pi\u00f9 probabile \u00e8 la confusa temperatura<\/strong> variabile. Quando fuori fa pi\u00f9 caldo, pi\u00f9 persone acquistano il gelato e pi\u00f9 persone vanno al mare.<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Requisiti per le variabili confuse<\/strong><\/span><\/h3>\n

Affinch\u00e9 una variabile possa creare confusione, deve soddisfare i seguenti requisiti:<\/span><\/p>\n

1. Deve essere correlato con la variabile indipendente.<\/strong><\/span><\/p>\n

Nell’esempio precedente la temperatura era correlata alla variabile indipendente delle vendite di gelato. In particolare, temperature pi\u00f9 calde sono associate a maggiori vendite di gelato e temperature pi\u00f9 fredde a minori vendite.<\/span><\/p>\n

2. Deve esserci una relazione causale con la variabile dipendente.<\/strong><\/span><\/p>\n

Nell\u2019esempio precedente, la temperatura ha avuto un effetto causale diretto sul numero di attacchi di squali. In particolare, le temperature pi\u00f9 calde spingono pi\u00f9 persone nell\u2019oceano, il che aumenta direttamente la probabilit\u00e0 di attacchi di squali.<\/span><\/p>\n

Perch\u00e9 confondere le variabili \u00e8 problematico?<\/strong><\/span><\/h3>\n

Le variabili confondenti sono problematiche per due ragioni:<\/span><\/p>\n

1. Le variabili confondenti possono far sembrare che esistano relazioni di causa ed effetto quando non lo sono.<\/strong><\/span><\/p>\n

Nel nostro esempio precedente, la variabile confusa della temperatura faceva sembrare che esistesse una relazione causale tra le vendite di gelati e gli attacchi di squali.<\/span><\/p>\n

Sappiamo per\u00f2 che la vendita di gelati non provoca attacchi di squali. La confusa variabile della temperatura fa sembrare cos\u00ec.<\/span><\/p>\n

2. Le variabili confondenti possono oscurare la vera relazione di causa ed effetto tra le variabili.<\/strong><\/span><\/p>\n

Supponiamo di studiare la capacit\u00e0 dell’esercizio di ridurre la pressione sanguigna. Una potenziale variabile confondente \u00e8 il peso iniziale, che \u00e8 correlato all\u2019esercizio fisico e ha un effetto causale diretto sulla pressione sanguigna.<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Sebbene una maggiore attivit\u00e0 fisica possa portare ad una riduzione della pressione sanguigna, anche il peso iniziale di un individuo ha un grande impatto sulla relazione tra queste due variabili.<\/span><\/p>\n

Variabili di confondimento e validit\u00e0 interna<\/strong><\/span><\/h3>\n

In termini tecnici, le variabili confondenti influenzano la validit\u00e0 interna<\/strong> di uno studio, che si riferisce alla validit\u00e0 di attribuire eventuali cambiamenti nella variabile dipendente a cambiamenti nella variabile indipendente.<\/span><\/p>\n

Quando sono presenti variabili confondenti, non possiamo sempre dire con certezza che i cambiamenti che osserviamo nella variabile dipendente siano il risultato diretto dei cambiamenti nella variabile indipendente.<\/span><\/p>\n

Come ridurre l’effetto delle variabili confuse<\/strong><\/span><\/h3>\n

Esistono diversi modi per ridurre l’effetto delle variabili confuse, inclusi i seguenti metodi:<\/span><\/p>\n

1. Assegnazione casuale<\/strong><\/span><\/p>\n

L’assegnazione casuale<\/a> si riferisce al processo di assegnazione casuale degli individui in uno studio a un gruppo di trattamento o a un gruppo di controllo.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo di voler studiare l’effetto di una nuova pillola sulla pressione sanguigna. Se reclutiamo 100 persone per partecipare allo studio, potremmo utilizzare un generatore di numeri casuali per assegnare casualmente 50 persone a un gruppo di controllo (nessuna pillola) e 50 persone a un gruppo di trattamento (nuova pillola).<\/span><\/p>\n

Utilizzando l’assegnazione casuale, aumentiamo la possibilit\u00e0 che i due gruppi abbiano caratteristiche pi\u00f9 o meno simili, il che significa che eventuali differenze osservate tra i due gruppi possono essere attribuite al trattamento.<\/span><\/p>\n

Ci\u00f2 significa che lo studio deve avere validit\u00e0 interna<\/strong> : \u00e8 valido per attribuire eventuali differenze di pressione arteriosa tra i gruppi alla pillola stessa, e non le differenze tra gli individui dei gruppi.<\/span><\/p>\n

2. Blocco<\/strong><\/span><\/p>\n

Il blocco<\/a> si riferisce alla pratica di dividere gli individui in uno studio in “blocchi” in base a un certo valore di una variabile di confondimento al fine di eliminare l’effetto della variabile di confondimento.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo che i ricercatori vogliano comprendere l\u2019effetto di una nuova dieta sulla perdita di peso. La variabile indipendente \u00e8 la nuova dieta e la variabile dipendente \u00e8 la quantit\u00e0 di perdita di peso.<\/span><\/p>\n

Tuttavia, una variabile confondente che pu\u00f2 causare variazioni nella perdita di peso \u00e8 il sesso<\/strong> . \u00c8 probabile che il sesso di un individuo influisca sulla quantit\u00e0 di peso perso, indipendentemente dal fatto che la nuova dieta funzioni o meno.<\/span><\/p>\n

Un modo per risolvere questo problema \u00e8 posizionare gli individui in uno dei due blocchi:<\/span><\/p>\n