110518: Der kausale Effekt wurde nicht geschätzt, weil die konfundierenden Variablen nicht ausreichend ausgeglichen waren. Ursprüngliche Korrelation: <Wert1>, Gewichtete Korrelation: <Wert2>, Ausgleichsschwellenwert: <Wert3>.

Beschreibung

Das Ausgleichen konfundierender Variablen ist erforderlich, um den kausalen Effekt zwischen den Expositions- und Ergebnisvariablen exakt einschätzen zu können. Der Ausgleich wird mithilfe gewichteter Korrelationen zwischen den konfundierenden Variablen und der Expositionsvariablen bestimmt. Der Parameter Ausgleichstyp gibt an, wie die gewichteten Korrelationen (Mittelwert, Medianwert oder Maximum) aggregiert werden, und die aggregierten Korrelationen werden mit dem Parameterwert Ausgleichsschwellenwert verglichen. Wenn die Korrelation kleiner als der Schwellenwert ist oder diesem entspricht, gelten die konfundierenden Variablen als ausgeglichen.

Lösung

Mit verschiedenen Optionen der Parameter Berechnungsmethode: Wahrscheinlichkeits-Score oder Ausgleichsmethode kann der Fehler möglicherweise behoben werden.

Sie können zunächst versuchen, den Fehler durch Auswahl von konfundierenden Variablen, der Berechnungsmethode "Wahrscheinlichkeits-Score" und der Ausgleichsmethode zu beheben. Ist der Fehler dann immer noch nicht behoben, verwenden Sie eine andere Option für den Parameter Ausgleichstyp oder erhöhen Sie den Wert Ausgleichsschwellenwert. Überprüfen Sie die Meldungen, um die Werte der gewichteten Korrelationen zur Ermittlung geeigneter Werte zu bestimmen.

Weitere Informationen zum Erzielen ausgeglichener konfundierender Variablen