Confounding is an issue only if the

Confounding is an issue only if the confounder is unequally
distributed between the two groups under comparison. For
example, age is a confounder only if the physically inactive people
were all older than the physically active group.
Confounding can be accounted for in the design stage of a study.
For example, randomisation accounts for confounding by making
the two groups under comparison as similar as possible by distrib
-
uting the confounders equally between them. Another option is to
adjust for confounders in the statistical analysis. For example, the
relationship between physical activity and CHD could be exam
-
ined in different age groups to see if the results are consistent.
Another way of adjusting is by using regression methods (not
discussed in this book)

Kết quả (Việt) 1:

Confounding là một vấn đề nếu confounder là unequally phân phối giữa hai nhóm theo so sánh. Cho Ví dụ, tuổi là một confounder duy nhất nếu người thể chất không hoạt động đã tất cả già hơn so với nhóm hoạt động thể chất.Confounding có thể được chiếm trong giai đoạn thiết kế của một nghiên cứu. Ví dụ, randomisation chiếm confounding bằng cách hai nhóm theo so sánh giống như là có thể do distrib-uting confounders bằng nhau giữa chúng. Một tùy chọn khác là để điều chỉnh cho confounders trong phân tích thống kê. Ví dụ, các mối quan hệ giữa các hoạt động thể chất và CHD có thể là thi-ined trong nhóm tuổi khác nhau để xem các kết quả phù hợp. Một cách khác để điều chỉnh là bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy (không phải thảo luận trong cuốn sách này)

Kết quả (Việt) 2:

Gây nhiễu là một vấn đề duy nhất nếu confounder là không đồng đều
phân phối giữa hai nhóm dưới so sánh. Ví
dụ, tuổi tác là một confounder chỉ khi những người thể chất không hoạt động
đều lớn tuổi hơn các nhóm hoạt động thể chất.
Nhiễu có thể được hạch toán trong giai đoạn thiết kế của một nghiên cứu.
Ví dụ, tài khoản ngẫu nhiên cho nhiễu bằng cách làm cho
hai nhóm dưới so sánh như tương tự như có thể bằng cách distrib
-
uting các yếu tố gây nhiễu như nhau giữa chúng. Một lựa chọn khác là để
điều chỉnh yếu tố gây nhiễu trong phân tích thống kê. Ví dụ, các
mối quan hệ giữa hoạt động thể chất và bệnh mạch vành có thể là kỳ thi
-
. Ined ở các nhóm tuổi khác nhau để xem các kết quả phù hợp
Một cách khác để điều chỉnh là sử dụng phương pháp hồi quy (không
được thảo luận trong cuốn sách này)