Terminologie

Vooraleer gebruik te maken van zo’n DAGs is het belangrijk om op de hoogte te zijn van de terminologie. In de eerste plaats is het belangrijk een onderscheid te maken tussen een collider en een confounder. Een collider ontstaan wanneer in werkelijkheid 2 factoren de onderliggende oorzaak zijn van een andere factor zoals weergegeven in figuur 5.4. Wanneer we in ons model zouden corrigeren voor een collider, dan ontstaat er net bias.

Figure 5.4: Voorbeeld van DAG

Een concreet voorbeeld van zo’n collider bias is de obesitas paradox. In deze paradox lijkt het alsof obesitas zorgt voor een verlaagde mortaliteit bij patiënten met een cardiovasculaire aandoening. Wanneer we dus obesitas samen met een cardiovasculaire aandoening in één model, ontstaat er collider bias. Het is namelijk zo dat binnen de groep van patiënten met zo’n aandoening, dat deze patiënten - wanneer ze opgenomen worden in het ziekenhuis - langer lijken te overleven. Wanneer we echter kijken binnen de volledige populatie, is het duidelijk dat obesitas leidt tot een verhoogde sterfte. Mensen met obesitas hebben misschien wel meer reserves, waardoor hun overlevingstijd langer wordt wanneer we enkel kijken naar de mensen die leiden aan andere aandoeningen. Belangrijk hierbij is te weten dat het opnemen van covariaten dus niet steeds leidt tot het corrigeren van een relatie.

Figure 5.5: Terminologie van een DAG

Binnen de DAG die weergegeven is in figuur @ref(fig: dag5) worden de verschillende relatie weergegeven:

• Directe effect: deze geeft het directe effect weer van het geven van een therapie op het oplopen van blessures.
• Moderatie: een modererende factor is een factor die een invloed heeft op de relatie tussen twee factoren.
• Mediatie: een mediërende factor is een factor die onrechtstreeks een invloed weergeeft tussen twee factoren. Deze worden ook indirecte effecten genoemd.

In het voorbeeld, wordt het directe effect weergegeven door een direct effect van de therapie op het al dan niet oplopen van blessures. De mediator in dit voorbeeld is zelfzeker zijn. De therapie kan immers ervoor zorgen dat de sporter zijn zelfzekerheid veranderd (toeneemt of afneemt) wat ook een effect kan hebben op het al dan niet oplopen van blessures. Tot slot is er de leeftijd als moderator. Het is immers zo dat mensen met een oudere leeftijd misschien minder effect hebben van de therapie in vergelijking met jongeren. De leeftijd heeft dus een invloed op het effect van de therapie. Deze modererende effecten worden in een model vaak geschat op basis van een interactie-effect.