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As variáveis de confusão
são um tipo de variável
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que está relacionado às variáveis
independentes e dependentes do modelo.
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Uma variável deve atender a duas condições
para ser uma variável de confusão.
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Uma delas é que deve ser correlacionada
com a variável independente.
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E a outra é que deve ter
relação causal com a variável dependente.
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Um exemplo bastante clássico
envolve a coleta de dados
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sobre queimaduras solares
e consumo de sorvete.
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Se você descobre
que o maior consumo de sorvete
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está associado a uma maior
probabilidade de queimaduras solares,
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devemos pensar que o consumo de sorvete
causa queimaduras solares?
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O que está faltando é a temperatura,
que indica a quantidade de sol
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e é uma variável de confusão.
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Quanto mais quente, maior a probabilidade
de as pessoas comerem sorvete
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e terem queimaduras solares,
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pois passam mais tempo ao ar livre.
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Um dos desafios da modelagem
é fazer uma busca exaustiva
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de possíveis fatores de confusão.
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Senão, podemos chegar a algoritmos
que indicam relações que não existem.
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Pela mesma razão,
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se identificarmos isso
sem dar um tratamento adequado
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pelo algoritmo em questão
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podemos acabar exagerando
as relações que realmente existem.
