理解并管理研究中的混杂因素、中介变量和冲突变量

《Journal of Evaluation in Clinical Practice》：Understanding and Managing Confounders, Mediators and Colliders in Research

该研究探讨健康领域研究中第三变量效应（包括混淆因素、中介变量及混杂变量），强调结合理论与模型思维，利用有向无环图（DAG）明确因果结构，以减少数据偏差，提升因果推断的严谨性。

　　

摘要

研究背景

研究人员经常对变量和构念之间的关系进行因果推断。然而，第三变量的影响可能会掩盖所研究变量之间的真实关系。第三变量的影响通常包括混杂因素和中介变量，但最近关于“冲突变量”（colliders）的讨论也逐渐增多。

研究目的

为健康领域的研究人员提供关于混杂因素、冲突变量和中介变量的简要介绍，并概述在定量研究中减少这些变量影响的策略。

研究方法

研究方法来源于生物统计学教材、方法学论文以及发表在护理学、健康科学、心理学和行为科学领域的方法学综述。

研究结论

理解第三变量的影响对于开展严谨的研究并从研究数据中得出有效的因果推断至关重要。健康领域的研究人员应将理论分析与基于模型的思考作为其方法论的基础。这要求在数据收集和分析之前，明确地理论化潜在的因果结构，并使用有向无环图（Directed Acyclic Graphs）来直观地表示假设的因果路径及其与潜在第三变量的关系。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。