Confounding Bias
เกิดจากตัวแปรตัวที่ 3 ที่ไม่ใช่ตัวแปรที่ศึกษา (ตัวแปรต้นและตัวแปรตาม)แต่มีความสัมพันธ์กับต้วแปรต้นและตัวแปรตามด้วย (Confounder ที่พบบ่อย เช่น เพศ, อายุ, การศึกษา, อาชีพ)
Confounding Bias: Occurs when two factors are closely associated
and the effects of one confuses or distorts the effects of the other factor on the outcome
เช่น ตัวแปรต้นคือ ดื่ม/ไม่ดื่มกาแฟ ต้วแปรตามคือ ป่วย/ไม่ป่วยโรคมะเร็งช่องปาก
และ Confounder คือ การสูบ/ไม่สูบบุหรี่
กลุ่มสูบบุหรี่รวมอยู่ในกลุ่มดื่มกาแฟมากกว่า
กลุ่มสูบบุหรี่เป็นมะเร็งมากกว่า
ถ้าไม่แยกกลุ่มสูบบุหรีและไ่ม่สูบออกจากกกัน (Stratified)
จะทำให้สรุปผิดว่าการดื่มกาแฟกับการเกิดมะเร็งในช่องปากสัมพันธ์กัน
| Case | Control | |
| ดื่มกาแฟ | 90 | 200 |
| ไม่ดื่มกาแฟ | 60 | 250 |
Odds Ratio = (90x250)/(60x200)
Odds Ratio = 1.87
| กลุ่มสูบบุหรี่ | กลุ่มไม่สูบบุหรี่ | ||||
| Case | Control | Case | Control | ||
| ดื่มกาแฟ | 80 | 100 | ดื่มกาแฟ | 10 | 100 |
| ไม่ดื่มกาแฟ | 40 | 50 | ไม่ดื่มกาแฟ | 20 | 200 |
| Odds Ratio=(80x50)/(100x40) | Odds Ratio=(10x200)/(100x20) |
| Odds Ratio = 1.00 | Odds Ratio = 1.00 |
- สัดส่วนของผู้สูบบุหรี่ต่อไม่สูบในกลุ่มดื่มกาแฟ =180/290 (ร้อยละ 62)
- สัดส่วนของผู้สูบบุหรี่ต่อไม่สูบในกลุ่มที่ไม่ดื่มกาแฟ = 90/310 (ร้อยละ 29)
- สัดส่วนของผู้สูบบุหรี่ต่อไม่สูบในกลุ่มดื่มกาแฟ (exposed) มากกว่ากลุ่มไม่ดื่มกาแฟ (unexposed)
- ผู้สูบบุหรี่เป็นมะเร็งมากกว่าผู้ไม่สูบบุหรี่
- ถ้าไม่แยกผู้สูบบุหรี่และผู้ไม่สูบออกจากกัน (stratified) จะทำให้สรุปผิิดว่าการดื่มกาแฟสัมพันธ์กับการเป็นมะเร็ง
อีกตัวอย่างหนึ่งของ Confounder คือเพศ (เกิดโรคในชายมากกว่าหญิงหรือเกิดโรคในหญิงมากกว่าชาย)
Confounding by sex
| Exposed | Unexposed | ||
| Men | Women | Men | Women |
|
@@
@@
@@ @@ @@ @@ | @@ | @@
@@ @@ | @@
@@ |
- สัดส่วนของผู้ชายในกลุ่มที่สัมผัสสิ่งที่คาดว่าก่อโรค =12/14
- สัดส่วนของผู้ชายในกลุ่มทีไม่่สัมผัสสิ่งที่คาดว่าก่อโรค = 6/10
- สัดส่วนของผู้ชายในกลุ่มที่สัมผัสสิ่งที่คาดว่าก่อโรคมากกว่ากลุ่มที่ไม่สัมผัสสิ่งที่คาดว่าก่อโรค
- เกิดโรคในผู้ชายมากกว่าในผู้หญิง
- ถ้ารวมทั้งชายหญิงโดยไม่แยกกลุ่มจะทำให้พบว่าเกิดโรคในกลุ่มที่สัมผัสสิ่งที่คาดว่าก่อโรคมากกว่า
กลุ่มที่ไม่สัมผัสสิ่งที่คาดว่าก่อโรค
The proportion of men is higher in exposed than in the unexposed.
The disease is more common in men than in women.
When sex is not taken into account the disease is more common in the
exposed than in the unexposed.
Confounding by Age
Young, Old, Adjusted Relative Risk
Crude RR= 1.7
Obese เป็นเต้านมอักเสบบ่อยกว่าThin RR=1.7
เมื่อวิเคราะห์แยก (Stratified) ด้วยอายุ Age (Young, Old)
Young RR=1 Old RR=1 จึงเรียกว่า Adjusted RR=1
คือ Adjusted ด้วย Age (Young, Old)
การเกิด Mastitis ใน Young, Obese Risk = 0.1 Thin Risk= 0.1
Obese และ Thin มีโอกาสป่วยเท่ากัน RR = 1
การเกิด Mastitis ใน Old, Obese Risk = 0.3 Thin Risk= 0.3
Obese และ Thin มีโอกาสป่วยเท่ากัน RR = 1
อัตราป่วยของ Young = 0.1
อัตราป่วยของ Old = 0.3
อายุต่างหากที่ทำให้อัตราป่วยแตกต่างกันไม่ใช่ Obese และ Thin
ถ้าไม่วิเคราะห์แยก จะสรุปผิดว่า Obese เป็นเต้านมอักเสบบ่อยกว่าThin RR=1.7
| Crude RR=1.7 | ||||
| Mas + | Mas - | Total | Risk | |
| Obese | 50 | 150 | 200 | 0.25 |
| Thin | 30 | 170 | 200 | 0.15 |
| Young RR= 1 | Old RR = 1 | ||||||||
| Mas + | Mas - | Total | Risk | Mas + | Mas - | Total | Risk | ||
| Obese | 5 | 45 | 50 | 0.1 | Obese | 45 | 105 | 150 | 0.3 |
| Thin | 15 | 135 | 150 | 0.1 | Thin | 15 | 35 | 50 | 0.3 |