Saya mau tau Kondisi yang digunakan dari Efek pengacau

Confounding juga diartikan sebagai isu yang penting untuk diperhatikan, karena kehadirannya dapat mempengaruhi p value dan besaran risiko yang dapat menyebabkan kesalahan dalam pengambilan keputusan.

Variabel perancu merupakan variabel yang memiliki hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat, tetapi bukan sebagai variabel antara. perancu didefinisikan dalam hal model pembangkit data seperti pada gambar ilustrasi efek perancu. Misalkan X suatu variabel bebas, dan Y suatu variabel terikat. Untuk memperkirakan pengaruh X terhadap Y, ahli statistik harus menekan pengaruh variabel asing yang mempengaruhi X dengan mengatakan bahwa X dan Y dikacaukan oleh beberapa variabel lain Z setiap kali Z secara kausal mempengaruhi X dan Y.

Membiarkan  menjadi probabilitas kejadian Y = y di bawah intervensi hipotetis X = x . X dan Y tidak dikacaukan jika dan hanya jika yang berikut ini berlaku:Maka, semua nilai X = x dan Y = y, dimana  yang merupakan probabilitas bersyarat setelah melihat X = x. Secara intuitif, persamaan ini menyatakan bahwa X dan Y tidak dibingungkan oleh setiap kali asosiasi yang apabila dilihat secara observasional di antaranya sama dengan asosiasi yang akan diukur dalam suatu eksperimen terkontrol, dimana x acak.

Pada prinsipnya, persamaan yang menentukan  dapat diverifikasi dari model pembangkit data, dengan asumsi kita memiliki semua persamaan dan probabilitas yang terkait dengan model. Ini dilakukan dengan mensimulasikan intervensi dan memeriksa apakah probabilitas yang dihasilkan dari Y sama dengan probabilitas bersyarat . Namun, apabila ternyata struktur graf sudah cukup untuk memverifikasi kesetaraan .