控制混杂因素

克服暴露/干预因素间混杂因素的不均衡性，保证结果的真实可靠使研究结果能更准确的反应解释变量与结局变量间的关系，在试验设计阶段尽可能采用随机、限制（对研究对象的选择条件加以限制）及匹配等方式。在数据处理分析上则也从的统计学的角度上对混杂因素进行控制。

倍差法：有时候我们的数据比较简单，比如只是结局变量在治疗前有统计学差异。如果结局变量是定量资料，比较简单的方法是倍差法，即比较不同组的治疗前后的差值。该法在[两样本的t检验]一文中有涉及。

协方差分析：当结局变量为定量资料，组间不均衡的变量也为定量资料，可以考虑使用协方差分析。协方差分析是通过直线回归的方式把协变量值化为相等（协变量取值其总均数）后求得因变量的修正均数，以此控制混杂因素的影响后，用方差分析比较修正均值间的差别。当然协方差分析有自己的适用条件，具体可参考[协方差分析：方差分析与线性回归的统一]。标准化：改用标准化率SR，标准化率差SRD，标准化风险比SRR，标准化比值比SOR等指标分层分析：将资料按照某个（或某几个）需要控制变量的的不同水平进行分层，然后再估计每个层内暴露因子与疾病之间的关系。一般先计算未分层的总人群中暴露(或干预因素）与结局的效应值（可能是比值比OR、率比RR、率差RD等），然后按混杂因素（怀疑）的水平将数据进行分层，计算各层的效应值，并对效应值进行同质性检验。以效应值OR为例，未分层的校正前OR记为cOR，各层OR为ORi，校正后OR记为aOR。①如果cOR=aOR，则说明我们怀疑的混杂因素并未产生实际意义上的混杂效果；如果cOR≠aOR，则说明分层的因素产生了混杂效果；②如果各层的的ORi相同，表示层间同质，可以使用校正的aOR作为校正混杂因素后暴露对疾病的影响强度；如果各层的的ORi不同，则说明层间异质，即暴露在不同的层（混杂因素各水平）对疾病的影响是不同的，也就是暴露与混杂因素间存在交互作用（实际上表达为分层因素对OR有效应修饰作用），此时不能使用校正的aOR来得出最终的结论，而是需要分别报告每一层暴露与疾病的效应值ORi的估计，或者将数据采用标准化来处理。分层分析虽然可以较好的检出和控制偏倚，但是不适合平衡混杂因素较多的情况，而且连续型变量也不合适进行分层。

控制混杂因素需要从以下几个方面入手：

随机化：在实验设计中使用随机化来分配实验对象，以消除潜在的混杂因素。可以将实验对象随机分配到不同组别，从而降低混杂因素的影响。

配对设计：如果存在某些混杂因素，例如年龄、性别等可以预测基线差异的因素，可以使用配对设计来消除这些因素的影响。例如，将年龄、性别相似的实验对象随机分配到不同组别中。

方差分析：通过方差分析来分析实验结果，并控制混杂因素的影响。方差分析可以通过建立数学模型来对实验结果进行分析，从而确定不同因素对实验结果的影响。

模型调整：在分析结果时，将混杂因素作为协变量进行调整。通过统计学分析控制混杂因素的影响，从而获得更加准确的实验结果。

综上所述，控制混杂因素需要从实验设计和数据分析两个方面入手，以确保实验结果的准确性和可靠性。

把混杂因素作为独立因素分析，或者分层分析

可以用以下方法进行控制混杂因素：

1. 分层分析(Stratified Analysis)

2. 多因素调整分析(Multivariable risk adjustment)

3. 倾向性评分分析(Propensity Score Analysis，PSA)

4. 工具变量分析(Instrumnental Variable Analysis，IVA)