Có thể có một biến hoạt động như một công cụ sửa đổi hiệu ứng và gây nhiễu không?

Có thể có một biến đóng vai trò vừa là công cụ sửa đổi (đo lường) vừa là yếu tố gây nhiễu cho một cặp kết hợp rủi ro - kết quả nhất định không?

Tôi vẫn không chắc chắn về sự khác biệt. Tôi đã xem ký hiệu đồ họa để giúp tôi hiểu sự khác biệt nhưng sự khác biệt trong ký hiệu đang gây hoang mang. Một lời giải thích đồ họa / hình ảnh của hai và khi chúng có thể trùng nhau sẽ hữu ích.

Một biến gây nhiễu phải:

• Được độc lập liên kết với kết quả;
• Có liên quan đến việc tiếp xúc
• Không được nằm trên con đường nhân quả giữa tiếp xúc và kết quả.

Đây là các tiêu chí để xem xét một biến là một biến gây nhiễu tiềm năng . Nếu bộ gây nhiễu tiềm năng được phát hiện (thông qua thử nghiệm phân tầng và điều chỉnh) để thực sự gây nhiễu mối quan hệ giữa rủi ro và kết quả, thì bất kỳ mối liên hệ không được điều chỉnh nào nhìn thấy giữa rủi ro và kết quả là một yếu tố của tác nhân gây nhiễu và do đó không phải là hiệu quả thực sự.

Một sửa đổi hiệu ứng mặt khác không gây nhiễu. Nếu một hiệu ứng là có thật nhưng cường độ của hiệu ứng khác nhau tùy thuộc vào một số biến X, thì biến X đó là một công cụ sửa đổi hiệu ứng.

Do đó, để trả lời câu hỏi của bạn, theo cách hiểu của tôi, không thể có một biến đóng vai trò vừa là biến tố hiệu ứng vừa là biến gây nhiễu cho một mẫu nghiên cứu nhất định và một cặp yếu tố và kết quả rủi ro nhất định.

Bạn có thể tìm thêm thông tin ở đây

$x$$y$$c$$x$$y$

set.seed(234)
c <- runif(10000)
x <- c + rnorm(10000, 0, 0.1)
y <- 3*x + 2*x*c + rnorm(10000)

$y = 3*x + 2*x*c$$c$$x$$y$$x$

lm(y ~ x) 
Coefficients:
(Intercept)            x  
     -0.258        4.856 

Cuối cùng, như đã chỉ ra trong nhận xét của tôi, định nghĩa được đưa ra bởi oisyutat là sai. Nó phản ánh cái mà Judea Pearl gọi là "tiêu chí liên kết" cho một kẻ gây nhiễu, và anh ta đưa ra nhiều lý do tại sao định nghĩa này thất bại. Xem Pearl (2009), Nhân quả, phần 6.3.