Kolider

Z testwiki
Wersja z dnia 20:23, 20 paź 2023 autorstwa imported>Blakocha (Zgodnie z sugestią powołuję się na tłumaczenie, które używa nazwy "zderzacz".)
(różn.) ← poprzednia wersja | przejdź do aktualnej wersji (różn.) | następna wersja → (różn.)
Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania
Ilustracja przedstawia graf zawierający przyczynę, skutek, mediator, zmienną zakłócającą i collider.
Przykład grafu systemu przyczynowego, w którym badanemu związkowi przyczyny X ze skutkiem Y towarzyszy mediator M, zmienna zakłócająca Z i kolider K. Typowy problem pominiętej zmiennej polega na nieuwzględnieniu w modelu czynników typu Z. Dla kontrastu, statystyczne kontrolowanie zmiennych typu M i K jest generalnie także niepożądane, i również zwiększa błąd oszacowania.

Kolider, zderzacz[1] (ang. collider)[uwaga 1]– we wnioskowaniu przyczynowym i statystyce, zewnętrzna zmienna, która w modelu badanego zjawiska podlega wpływowi przyczynowemu (jest skutkiem) zmiennej objaśniającej; może być dodatkowo również skutkiem zmiennej objaśnianej[1][2].

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 problemu pominiętych zmiennych i nie zniekształca generowanych oszacowań[3].

Do błędu prowadzi właśnie samo eksperymentalne lub statystyczne kontrolowanie koliderów – czego najprostszym przykładem jest błąd selekcji i paradoks Berksona, w których grupa eksperymentalna i 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 cukrzycy w rozwoju 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[4].

Zobacz też

Uwagi

Szablon:Uwagi

Przypisy

Szablon:Przypisy


Błąd rozszerzenia cite: Istnieje znacznik <ref> dla grupy o nazwie „uwaga”, ale nie odnaleziono odpowiedniego znacznika <references group="uwaga"/>