Confounding

Methoden om voor confounding te corrigeren

Er bestaan verschillende methoden om voor confounding te corrigeren. Een belangrijk onderscheid is tussen methoden die daar al bij het design rekening mee houden en methoden die na de dataverzameling, bi jde analyse proberen te corrigere nvoor confounding. Tot de eerste groep behoren onder andere matching, stratificatie en restrictie. Tot de tweede groep behoren allereerst methoden die de mogelijk verstorende factoren (confounders) in een statistische analyse opnemen, zoals bijv. lineaire regressie-analyse, logistische regressie-analyse of Cox proportional hazards regressie-analyse. Door opname van de confounders wordt dan voor het effect ervan op het behandelingseffect gecorigeerd. Daarnaast bestaan er meer gespecialiseerde statistische methoden, waarvan propensity scores, instrumentele variabelen en sensitiviteitsanalyses de meest gebruikte en meest bruikbare methoden zijn. In een recent proefschrift getiteld Methods to adjust for confounding treft u een aantal artikelen aan over propensity scores en instrumentele variabelen.