อนุทิน 156090

การตีความผิดพลาดจากการวิเคราะห์ Chi square test
ภาพที่แสดงเป็น การเปรียบเทียบค่าขนาดความสัมพันธ์แบบรายคู่ (1x vs 1y) กับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่คำนึงถึงผลกระทบจากตัวแปรอื่น ดังนี้
- ความสัมพันธ์ระหว่างการดื่มแอลกอฮอล์ (Alcohol) กับการเกิดโรคมะเร็งปอด (CA Lung) โดยมีการสูบบุหรี่ (Smoking) เป็นตัวแปรกวน (Confounding factor) หากดูแค่ Alcohol กับ CA Lung ดูเหมือนว่าจะมีความสัมพันธ์กันมาก โดยให้ค่าขนาดความสัมพันธ์ 2.3 เท่า แต่เมื่อดู effect จาก Smoking แล้ว จะเห็นว่า Alcohol ไม่มีความสัมนธ์กับ CA Lung เลย ให้ค่า OR = 1.0
- ความสัมพันธ์ระหว่างการสูบบุหรี่ (Smoking) กับโรคมะเร็งปอด (CA Lung) โดยมีการออกกำลังกาย (Exercise) เป็น Effect modifier จะเห็นว่า Smoking กับ CA Lung มีความสัมพันธ์กัน โดยให้ค่า OR=1.5 แต่เมื่อนพิจารณาความสัมพันธ์ของทั้งสอง ในกลุ่มของคนที่ไม่ออกกำลังกายและออกกำลังกาย จะเห็นว่า ได้ค่า OR = 4.0 , 1.0 ตามลำดับ

ดังนั้นการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่าง Smoking กับ CA lung จะต้องอธิบายตามกลุ่มของ Exercise จึงจะเหมาะสมกว่านี้เป็นตัวอย่างที่ชี้ให้เห็นว่า การวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบรายคู่ อาจจะเป็นการรายงานที่ไม่เหมาะสมที่จะบอกได้เลยว่าปัจจัยดังกล่าวมีผลต่อสิ่งที่เราสนใจ และอาจทำให้คนที่อ่านอีกหลายคนเชื่อ (เข้าใจ) ผิดๆ ไปได้ แต่ไม่ได้ว่าใช้ไม่ได้ ต้องดูว่าผู้วิจัยต้องการทำวิจัยเพื่อแค่พรรณนาขนาดของปัญหา (Descriptive) หรือ ต้องการทำนาย (predictive) หรือบอกความสัมพันธ์ (Association) ที่แท้จริงได้เลย.