Redacción correcta y clara para la correlación no causal

Question

A pesar de la lectura de múltiples estadísticas y epidemiología de los textos así como los estudios, tengo dificultades para describir el siguiente en la llanura inglés para un público de médicos (por lo tanto, no estadísticos o biomédica epidemiólogos). Tenemos una variable que generalmente se correlaciona con la variable B, por lo que se ha asumido anteriormente que a causa B (aumenta la probabilidad de B). Ahora la hipótesis de que se trata de un caso de "correlación no es causalidad", con una tercera variable C causar (aumento de la probabilidad) de forma independiente ambos a y B. Así, en realidad no juegan un papel causal, pero sólo alude a la presencia de C. Mi problema es: ¿cómo se puede describir "Una"? "Efectos secundarios"? "Efecto colateral"? "Accidental efecto"? Lo que sería una clara y correcta redacción en inglés? No necesito una sola palabra o expresión, yo sería feliz, incluso con una larga frase, pero claro para un público sin fondo en las estadísticas o la epidemiología!

Edición de octubre de 2015: Mi supervisor, que finalmente ha encontrado la perfecta redacción que había estado buscando: es "espectador inocente". De hecho, me he encontrado con esta expresión se utiliza en varios papeles. ¿Alguien de reconocer la expresión de la común o claro?

Answer 1

Creo que no puede haber ninguna necesidad de cualquier terminología particular:

"Autores anteriores, se asume que Un causada B (referencias). En este trabajo, se sugiere que C causa de a y de B con ningún vínculo causal entre a y B."

Si este es un punto clave de su papel que podría ser difícil de entender, me permito sugerir que tal vez la adición de un diagrama con flechas entre las diferentes variables.

Si desea obtener técnica, a es independiente de B, dado a C. terminología Adicional de esto puede ser encontrado en Judea Pearl, el libro de la Causalidad, pero podría ser un poco difícil para los médicos de los lectores.

Answer 2

Si se correlaciona con B, entonces son más de las tres posibilidades: a causa B, B causa Una, y a y B tienen una causa común. Hay otras causales de estructuras que podrían conducir a y B se correlaciona! Por lo tanto, usted no puede incluso ser capaz de encontrar una causa común C.

Creo que usted acaba de decir que usted no tiene suficiente evidencia para concluir que a causa B, a pesar de su correlación. Más que afirmando que existe una causa común, se puede sugerir que puede haber factores de confusión.

Aquí Pearl descripción:

Cada vez que nos comprometemos a evaluar el efecto de un factor (X) en otra (Y), se plantea la cuestión de si debemos ajustar nuestro las mediciones de las posibles variaciones en algunos de los otros factores (Z), de lo contrario se conoce como "variables de control", los "atributos" o "factores de confusión" (Cox 1958, pág. 48). Ajuste de las cantidades con las particiones de la población en los grupos que son homogéneos en relación a la Z, evaluando el efecto de X en Y en cada grupo homogéneo y, a continuación, haciendo un promedio de los resultados (como en (3.13)). La ilusoria naturaleza de dicho ajuste fue reconocido como principios de 1899, cuando Karl Pearson descubrió lo que ahora se llama La paradoja de Simpson (ver Sección 6.1): Cualquier relación estadística entre dos variables puede ser revertido mediante la inclusión de factores adicionales en el análisis. Por ejemplo, podemos encontrar que los estudiantes que fuman obtener calificaciones más altas que aquellos que no fuman pero, el ajuste de la la edad, los fumadores obtener bajas calificaciones en cada grupo de edad y, más el ajuste de los ingresos de la familia, los fumadores obtener calificaciones más altas que los no fumadores en cada ingreso-edad grupo, y así sucesivamente.

En la llanura inglés, me gustaría empezar con la Perla de fumar ejemplo, como una introducción a lo importante que es saber cuáles son las variables a ajustar. A continuación, sólo decir que crees que le falta al menos una variable C, que podría eliminar la aparente relación causal entre a y B.