Welke invloed hebben covariaten/confounders op een betrouwbaarheidsinterval.

Question

Wanneer een covariaat/confounder wordt toegevoegd aan een regressieanalyse, verandert behalve de puntschatting vaak ook het 95%CI. Soms wordt het 95%CI groter, soms kleiner.

Is het logisch dat het 95%CI kleiner wordt, of juist dat het groter wordt? En waarom?

Answer 1

Zie http://oupsy.nl/help/258/correlaties-tussen-tussen-predictoren-regressieanalyses en http://oupsy.nl/help/35/wat-zijn-de-vif-en-tolerance-bij-regressie-analyse - zoals je daar ziet verandert de variantie die een voorspeller verklaart als je andere voorspellers toevoegt. De te verklaren variantie verandert ook, en de vrijheidsgraden van die te verklaren variantie.

Of betrouwbaarheidsintervallen smaller of breder worden hangt dus af van de relatieve samenhang tussen je voorspellers, en is dus niet op voorhand te zeggen.

Wel is het belangrijk om in deze context op te merken dat effect sizes schattingen en betrouwbaarheidsintervallen uit multivariate analyses maar zeer beperkte bruikbaarheid hebben. Dit komt nu net door die sterke 'conditionaliteit'; elke effect size schatting en betrouwbaarheidsinterval hangt af van alle verbanden tussen de variabelen in je model.

Bereken dus ook altijd een correlatiematrix van al je voorstellers om de bivariate verbanden te bestuderen, en zorg dat je begrijpt hoe verbanden veranderen als je meerdere variabelen aan je model toevoegt.