¿Qué es un confounder y cómo se tiene en cuenta?

Confounder (factor confundente) — es una variable que afecta simultáneamente a la variable independiente (factor que estamos estudiando) y a la variable dependiente (resultado), creando una relación falsa o distorsionada entre ellas.

Por ejemplo, al estudiar el efecto del café en la salud, fumar puede ser un confounder si los fumadores beben más café y además tienen problemas de salud.

Para tener en cuenta los confounders, se aplican:

• Estratificación — analizar los datos por grupos con valores iguales de confounder.
• Modelado con control de confounders — incluir los confounders como variables en modelos de regresión.
• Métodos de inferencia causal — por ejemplo, variables instrumentales, emparejamiento por puntuación de propensión.

Considerar los confounders es importante para obtener conclusiones causales correctas y evitar sesgos en las estimaciones del efecto.