人群研究的发展可以说是与混杂因素和偏倚的“斗争”密不可分的。人群研究发展到现在，也有很多方法控制混杂因素。常用于控制混杂因素的方法有配比法、分层法和多元回归分析等，以及近几年出现的侧向评分法、工具变量表等。下面就一一简单介绍一下这几个方法。

配比法

在一项研究中，年龄是一个重要的混杂因素。我们为了避免年龄的混杂作用，可以使用配比法避免年龄的影响。操作方法是：当我们病例组收集一个年龄N岁的病例时，对照组可以抽取一个年龄N±1岁间的一个病例，这样每个病例组的case都有一个年龄相差不大的case进入对照组，这样两组年龄就相差很小。由于年龄在病例组和对照组间是没有差异的，因此就避免了年龄的混杂作用。

使用配比法时，需要注意的是：1. 可以使用多个因素进行配比，例如可以同时配比年龄和性别，但不要配比的太多因素，不然会造成对照组很难找到；2. 配对的因素不可再进行分析（为什么呢？你懂的），也就是说千万不要把我们要研究的因素进行配比；3. 不可将我们研究的因素与结局的中间因素进行配比，例如我们研究肥胖与心血管疾病发生的关联性研究中，肥胖可以导致血脂升高，从而导致心血管疾病。这时我们如果将血脂水平进行配比，可能就得不到肥胖与心血管疾病发生的真正联系强度；4. 配对的条件要适当，条件太宽（如年龄配比N±10岁的对照）可能达不到控制混杂的作用，条件太窄可能找不到合适的对照，另外病例与对照的比例也不必是1:1，可以是1:2、1:3，但最高不要超过1:4。(超过1:4的case会花费你的精力与时间，可对研究的效能基本没有帮助)

RCT

另外一个在在研究设计实施阶段控制混杂因素的方法就很多在认为很高大上的随机对照研究（RCT）。RCT在进行分组时，采用完全随机的方法，也就是说每个病例进入病例组和对照组的概率是相同的，这样看得见的和看不见的混杂因素在各组的分布都是均衡的。如果RCT实施过程严格执行随机方案，可以认为只有干预因素在组间是不同的。当然RCT也有一些局限性，可以看看嗵嗵e研网站上《走下神坛的RCT—聊聊RCT的几点不足》这篇文章。

关于数据分析阶段如何控制混杂因素，我们会在后续陆续与大家讨论，欢迎大家关注。