混雜因素和協變量有什麼區別

簡單來説，混雜因素是對研究因素和研究結局都有影響的因素協變量只會對結局產生影響。

我想在拿到數據的時候我們很難去區分混雜和協變量，這個時候假設在需要做迴歸分析的前提下，我們可以先進行單因素篩選後納入可能有顯著性的自變量後，進行自變量間相關性分析，如果診斷髮現某些自變量有意義且與其他自變量相關，判斷其不為因果鏈的中間因素即為混雜因素，這個時候可對混雜因素進行分層再進行分析校正混雜因素的作用，也可進行多因素分析（但進行多因素分析前勿忘共線性診斷），傾向性評分以及工具變量法

當相關性分析發現有些但有些自變量與其他變量不相關且非預先研究變量但是對因變量有影響的時候即為協變量。校正的話可以採用協方差分析以及所有控制混雜的通用方法。

簡單總結就是混雜與協變量定義是不一樣的，但處理方式大多相同。當然如果能在設計階段解決問題是最好的做法