Qu'est-ce qu'un confounder et comment le prendre en compte?

Confounder (facteur de confusion) — c'est une variable qui influence à la fois la variable indépendante (facteur que nous étudions) et la variable dépendante (résultat), créant une relation fausse ou déformée entre elles.

Par exemple, lors de l'étude de l'effet du café sur la santé, le tabagisme peut être un confounder si les fumeurs boivent plus de café et ont également des problèmes de santé.

Pour prendre en compte les confounders, on utilise :

• Stratification — analyser les données par groupes avec des valeurs identiques de confounder.
• Modélisation avec contrôle des confounders — inclure les confounders comme variables dans des modèles de régression.
• Méthodes d'inférence causale — par exemple, variables instrumentales, appariement par score de propension.

Prendre en compte les confounders est essentiel pour obtenir des conclusions causales correctes et éviter les biais dans l'estimation de l'effet.