Estarás confundido en 2024
confundir factores de confusión y confusión. La confusión ocurre cuando hay una relación entre una característica particular o covariable C y la asignación de grupo G, y entre esa característica y el resultado O. Cuando esto ocurre, la covariable C se denomina factor de confusión. Las covariables son otras variables independientes que pueden no estar presentes. Seleccionar un conjunto apropiado de factores de confusión para controlar es esencial para obtener inferencias causales confiables. Los recientes desarrollos teóricos y metodológicos han ayudado a aclarar una serie de principios de selección confusos. Cuando se dispone de un conocimiento completo de un gráfico causal relacionado con todas las covariables, las reglas gráficas pueden ser las siguientes: ~ Los modelos MI de imputación múltiple se pueden mejorar incluyendo covariables auxiliares AC, pero su rendimiento en datos de alta dimensión no se comprende bien. Nuestro objetivo era desarrollar y comparar enfoques HDMI-MI de alta dimensión utilizando CA derivada de PNL con procesamiento de lenguaje estructurado y natural en estudios semiobservacionales....,