En la terminología de la inferencia causal, si el estudio fue aleatorio, entonces no se espera que la edad y el peso (covariables no afectadas por su tratamiento) sean factores de confusión por diseño .
Cuando se realiza una aleatorización con éxito, la asignación del tratamiento no tiene factores de confusión y se puede medir el efecto medio del tratamiento sin ajustar ninguna otra covariable. En los experimentos, se suele ajustar por otras covariables para (i) mejorar la precisión y/o (ii) estimar efectos condicionales o efectos directos --- pero no para el control de la confusión. De hecho, el ajuste de la regresión en los experimentos puede tener consecuencias no deseadas si no se tiene cuidado, ver por ejemplo aquí .
En su caso, acabo de notar que también menciona la "duración del tabaquismo", que parece ser algo afectados por su tratamiento. Esto definitivamente no es un factor de confusión, es otro resultado de interés o un mediador, así que no debe ajustarse sin pensar en ello en su regresión antes de definir cuál es su efecto objetivo de interés y escribir su modelo causal.
En resumen, cuando se dice que ciertas variables son factores de confusión esto tiene un significado muy específico en la inferencia causal: se está afirmando que el procedimiento de aleatorización no era exitoso y estas variables no sólo afectan a su resultado, sino que de alguna manera también influyeron en la aceptación del tratamiento (además, usted está afirmando que estas variables no son mediadoras). Es decir, usted estaría afirmando que una necesita para ajustar estas covariables y obtener estimaciones consistentes de su tratamiento.
Por último, si se trata de una pregunta de deberes y aún no entiende del todo la inferencia causal, he aquí una versión simplificada: para su caso, la "duración del tabaquismo" y el "número de cigarrillos fumados" son variables "dependientes" o "resultados" o "mediadores", ya que se ven afectados por su tratamiento; mientras que la "edad" y el "peso" son variables independientes (no factores de confusión), no se ven afectadas por su tratamiento ni han afectado a su tratamiento (asumiendo la aleatorización) pero pueden afectar a sus "variables dependientes" (sus resultados/mediadores) de interés. Ninguna de las covariables es un factor de confusión en el marco de la aleatorización.
