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因果图与多变量分析III:混淆因素!

Causal diagrams and multivariate analysis III: confound it!

作者信息

Jupiter Daniel C

机构信息

Assistant Professor, Department of Preventive Medicine and Community Health, The University of Texas Medical Branch, Galveston, TX.

出版信息

J Foot Ankle Surg. 2015 Jan-Feb;54(1):145-7. doi: 10.1053/j.jfas.2014.11.003.

DOI:10.1053/j.jfas.2014.11.003
PMID:25527310
Abstract

This commentary concludes my series concerning inclusion of variables in multivariate analyses. We take up the issues of confounding and effect modification and summarize the work we have thus far done. Finally, we provide a rough algorithm to help guide us through the maze of possibilities that we have outlined.

摘要

这篇评论结束了我关于在多变量分析中纳入变量的系列文章。我们讨论混杂和效应修饰问题,并总结我们迄今为止所做的工作。最后,我们提供一个粗略的算法,以帮助我们梳理我们所概述的各种可能性的迷宫。

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