Efek pengacau: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
Mengembangkan artikel |
|||
Baris 2:
== Definisi ==
[[Berkas:Simple Confounding Case.svg|jmpl|Ilustrasi efek perancu (pengacau) sederhana yang mana ''Z'' adalah penyebab dari ''X'' dan ''Y'' .]]
Confounding juga diartikan sebagai isu yang penting untuk diperhatikan, karena kehadirannya dapat mempengaruhi ''p'' value dan besaran risiko yang dapat menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan.<ref>{{cite journal|last1=Hasmawati|first1=|last2=Anggraeni|first2=Ike|last3=Susanti|first3=Rahmi|date=2019|title=Identifikasi Variabel Confounding Dengan Penerapan Uji Chi Square Mantel Haenszel Pada Hubungan Antenatal Care (ANC) Terhadap BBLR Di Kota Samarinda|url=https://ejournal2.litbang.kemkes.go.id/index.php/kespro/article/download/2069/1346/|journal=Jurnal Kesehatan Reproduksi|volume=10|issue=1|pages=22-23|doi=10.22435/kespro.v10i1.2069.21-31|id=|accessdate=2021-12-05}}</ref>
[[Berkas:Comparison confounder mediator.svg|jmpl|Dimana mediator adalah faktor dalam rantai kausal (1), perancu adalah faktor palsu yang secara tidak benar menyiratkan sebab-akibat (2)]]
Pembaur didefinisikan dalam hal model pembangkit data (seperti pada gambar di atas). Misalkan ''X'' suatu variabel bebas, dan ''Y'' suatu variabel terikat . Untuk memperkirakan pengaruh ''X'' terhadap ''Y'', ahli statistik harus menekan pengaruh variabel asing yang mempengaruhi ''X'' dan . Kami mengatakan bahwa ''X'' dan ''Y'' dikacaukan oleh beberapa variabel lain ''Z'' setiap kali ''Z'' secara kausal mempengaruhi ''X'' dan ''Y''.
|