Tekst źródłowy strony Kolider

[[Plik:Judea Pearl graph style illustration of variable types relevant for omitted variable bias.svg|alt=Ilustracja przedstawia graf zawierający przyczynę, skutek, mediator, zmienną zakłócającą i collider.|mały|Przykład grafu systemu przyczynowego, w którym badanemu związkowi przyczyny <math>X</math> ze skutkiem <math>Y</math> towarzyszy [[Mediator (statystyka)|mediator]] <math>M,</math> [[zmienna zakłócająca]] <math>Z</math> i '''kolider''' <math>K.</math> Typowy [[Problem pominiętych zmiennych|problem pominiętej zmiennej]] polega na nieuwzględnieniu w modelu czynników typu <math>Z.</math> Dla kontrastu, statystyczne kontrolowanie zmiennych typu <math>M</math> i <math>K</math> jest generalnie także niepożądane, i również zwiększa błąd oszacowania.]]
'''Kolider, zderzacz'''<ref name=":1">{{Cytuj |autor = Judea Pearl; Dana Mackenzie |tytuł = Przyczyny i skutki. Rewolucyjna nauka wnioskowania przyczynowego |data = 2021 |isbn = 9788378865926 |inni = Tadeusz Chawziuk (tłum.) |wydawca = Copernicus Center Press |język = pl}}</ref> (ang. ''collider'')<ref group="uwaga" name="a">Pojęcie ''collider'' jest na ten moment bardzo rzadko tłumaczone na język polski. Tu użyty przekład „kolider” występuje np. u Kawalca (2006, op.cit.). Alternatywne tłumaczenie „zderzacz” pojawiło się w polskim tłumaczeniu książki Pearla (tłum. T. Chawziuk, 2021, op.cit.).</ref>– we [[Wnioskowanie przyczynowe|wnioskowaniu przyczynowym]] i [[Statystyka|statystyce]], zewnętrzna zmienna, która w modelu badanego zjawiska podlega wpływowi [[Przyczynowość|przyczynowemu]] (jest skutkiem) [[Zmienna objaśniająca|zmiennej objaśniającej]]; może być dodatkowo również skutkiem [[Zmienna objaśniana|zmiennej objaśnianej]]<ref name=":1" /><ref>{{Cytuj |autor = Paweł Kawalec |tytuł = Przyczyna i wyjaśnianie: studium z filozofii i metodologii nauk |data = 2006 |data dostępu = 2019-03-11 |isbn = 8373633626 |miejsce = Lublin |wydawca = KUL |s = s. 152 |oclc = 162507559}}</ref>.

Pomimo iż kolider jest skorelowany ze zmiennymi, które są centralnym przedmiotem badania, nie jest przyczyną żadnej z nich i nie wpływa na ich wzajemne bezwarunkowe prawdopodobieństwo. Nieuwzględnienie go w modelu statystycznym nie prowadzi do [[Problem pominiętych zmiennych|problemu pominiętych zmiennych]] i nie zniekształca generowanych [[Estymacja|oszacowań]]<ref name=":0">{{Cytuj |autor = [[Judea Pearl]], Dana Mackenzie |rozdział = 4. Confounding and Deconfounding: Or, Slaying the Lurking Variable |tytuł = The book of why: the new science of cause and effect |data = 2018 |data dostępu = 2019-03-11 |isbn = 9780465097609 |wydanie = First edition |miejsce = New York, NY |oclc = 1003311466}}</ref>.

Do błędu prowadzi właśnie samo eksperymentalne lub statystyczne kontrolowanie koliderów – czego najprostszym przykładem jest [[błąd selekcji]] i [[paradoks Berksona]], w których [[grupa eksperymentalna]] i [[Grupa kontrolna|porównawcza]] są dobierane warunkowo względem wartości zewnętrznego czynnika który jest sam w sobie skutkiem badanego zjawiska. Sztucznie wprowadzone warunkowe prawdopodobieństwo odzwierciedla się w zawyżonych estymacjach.

W oryginalnym przypadku opisanym przez Berksona, analiza roli [[Cukrzyca|cukrzycy]] w rozwoju [[Zapalenie pęcherzyka żółciowego|zapalenia pęcherzyka żółciowego]] wykonana w nieprzemyślany sposób jedynie w populacji osób hospitalizowanych prowadziła do błędnej konkluzji, że pierwsze zaburzenie jest czynnikiem ryzyka w rozwoju drugiego. W rzeczywistości obie choroby z osobna wpływają na prawdopodobieństwo hospitalizacji, więc u samych osób hospitalizowanych warunkowe prawdopodobieństwo obu razem jest zawyżone. Pozorna korelacja występuje jednak tylko w tak ograniczonej próbie, i nie przekłada się na występowanie takiej zależności w całej populacji, oraz na istnienie jakiegokolwiek realnego mechanizmu przyczynowego<ref>{{Cytuj |autor = Joseph Berkson |tytuł = Limitations of the Application of Fourfold Table Analysis to Hospital Data.*,† |czasopismo = International Journal of Epidemiology |data = 2014-4 |data dostępu = 2019-03-11 |issn = 1464-3685 |wolumin = 43 |numer = 2 |s = 511–515 |doi = 10.1093/ije/dyu022 |url = https://academic.oup.com/ije/article/43/2/511/680126 |język = en}}</ref>.

== Zobacz też ==

* [[mediator (statystyka)]]
* [[zmienna zakłócająca]]

== Uwagi ==
{{Uwagi}}

== Przypisy ==
{{Przypisy}}

[[Kategoria:Zmienne losowe]]