sekaannusvaikutus

Sekaannusvaikutus on tutkimuksissa esiintyvä harha, jossa havaittu yhteys selitettävän muuttujan ja tuloksen välillä johtuu kolmannen muuttujan vaikutuksesta. Tämä kolmas muuttuja on sekä yhteydessä selittävään muuttujaan (esimerkiksi altistukseen) että tulokseen, mikä vääristää syy–seuraus-suhdetta ja vaikeuttaa todellisen kausaalisen yhteyden tulkintaa.

Seuraamukset: Sekaannusvaikutus voi johtaa harhaanjohtaviin johtopäätöksiin siitä, mitä muuttuja aiheuttaa mitä. Se on erityisen yleinen havainnoivissa tutkimuksissa ja epidemiologisissa tutkimuksissa, joissa ei käytetä satunnaistamista.

Yleisimmät lähteet ovat suunnittelun puutteet ja mittausvirheet. Esimerkiksi jos tutkimuksessa tarkastellaan kahvin kulutuksen yhteyttä sydän- ja verisuonitauteihin ja tupakointi on yleisesti kulutusta sekä haitallisesti vaikuttava tekijä että tuloksessa huomioitu tekijä, tupakointi voi muodostaa sekaannusvaikutuksen.

Tunnistaminen ja ehkäisy: Seuraavia keinoja käytetään sekaannusvaikutusten vähentämiseen. Satunnaistaminen voi tasata muuttujia koe- ja kontrolliryhmässä. Tilastolliset menetelmät kuten stratifikointi, monimuuttuja-adjustointi, propensity score -säätö ja instrumenttivälineet auttavat erottamaan sekaannusvaikutusta. Lisäksi suunnitteluvaiheessa ennakkoluulottomat määrittelyt ja sensitiivisyysanalyysit voivat paljastaa riippuvuuksia, joita muuten ei huomattaisi.

Sekaannusvaikutus on keskeinen käsite tutkimuksen sisäisen validiteetin arvioinnissa. Se liittyy läheisesti harhaanjohtaviin korrelaatioihin, kahden muuttujan välisiin vääristyneisiin tulkintoihin sekä tutkimusmenetelmien valintaan.