Confounding in Non-Experimental Studies Linking Caregiver Warmth to Youth Adjustment: The Problem and Potential Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The literature linking more caregiver warmth to better youth adjustment is almost entirely non-experimental, leaving estimates vulnerable to confounding bias. We evaluated the extent and potential impact of confounding in these non-experimental designs.Method: Reviewing the literature, we identified potential confounders of the link between caregiver warmth and three indices of youth adjustment: externalizing, internalizing, and prosocial behavior. We then examined the associations between these confounders, warmth, and adjustment in longitudinal data from the ABCD Study: 11,880 youth ages 9- to 15-years-old (48% female, 20% Hispanic, 64% white, 16% Black, 2% Asian).Results: Across analyses, 64-70 of the 80 potentially confounding variables we examined held significant associations with both caregiver warmth and youth adjustment, always in directions that exaggerated the apparent beneficial effect of warmth. When the full set of potential confounding variables were covaried, the apparent effect of caregiver warmth on youth adjustment shrunk by 36%-100% (median estimate = 72%). In follow-up analyses, we could successfully eliminate most of the bias introduced by the full set of 80 confounding variables by controlling for a carefully chosen subset of 2-9 “top confounders” (e.g., prior measurements of warmth and adjustment.Conclusions: There are many confounders of caregiver warmth and youth adjustment in non-experimental data. The magnitude of the resulting bias is quite large and would plausibly change scientific conclusions in a given study. Regularly measuring and adjusting for “top confounders” would help, as would incorporating more quasi-experimental and experimental designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,496 | 0,629 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».