از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد
در آمار، اختلاط (به انگلیسی: Confounding) به پدیده‌ای گفته می‌شود که پیوستگی آماری مشاهده‌شده بین دو متغیر تصادفی حاصل از وجود متغیرهای تصادفی دیگر است و نه برهمکنش متغیرهای مشاهده‌شده با یکدیگر[۱]. به متغیرهایی که باعث ایجاد پیوستگی بین متغیرهای مطلوب می‌شوند متغیرهای اختلاطی یا متغیرهای نهان گفته می‌شود.
گوییم بین دو متغیر X و Y اثر اختلاطی وجود ندارد اگر و تنها اگر برای هر متغیر Z که تحت تاثیر X نیست داشته‌باشیم:[۱]
با استدلال به شکست تعریف آماری در توضیح برخی از پدیده‌های مانند پارادوکس سیمپسون، یودیا پرل تعریف زیر را با استفاده از مفاهیم علیت ارائه می‌کند: در بررسی اثر علی X بر روی Y گوییم اثر اختلاطی وجود ندارد، هرگاه با مداخله در مدلی که داده از روی آن تولید شده‌است بیابیم که::[۱]
در تعریف بالا، عملگر مداخله را نشان می‌دهد. پرل روشی را بر مبنای آزمون‌های پیوستگی شرطی برای حذف اثر اختلاط ارائه می‌دهد.[۲]
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
![{\displaystyle \mathbb {P} [y|\mathrm {do} (x)]=\mathbb {P} [y|x]}](http://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3c5c8a79a8ef896976a0e17fd1377e2bc4fe5bdb)
