如何在实验设计中控制混杂变量？

控制混杂变量对于在实验研究中建立有效的因果推论至关重要，因为这可以最小化虚假关联。这可以通过在研究规划和分析阶段实施的设计基础和统计技术来实现。 关键原则包括根据主体知识事先识别潜在的混杂因素。核心策略包括随机化，即在处理组之间均匀分配已知和未知的混杂因素；限制，限制参与者的资格以缩小混杂因素的范围；匹配，在混杂因素特征上配对受试者；在分析过程中使用回归或ANCOVA等方法进行统计调整。选择依赖于混杂因素的可测量性、研究设计的可行性和样本大小的限制。区块和分层也可以隔离混杂效应。 要实现这一点，首先在设计概念化阶段系统地列出潜在的混杂因素。选择适当的控制方法：在伦理上可行的情况下优先考虑随机化；如果随机化不可行，则采用限制或匹配。认真记录混杂因素数据。最后，在数据分析过程中对剩余的混杂因素应用计划的统计调整。例如，在临床试验中，随机分配参与者，同时确保收集基线特征以便于后续协变量调整，从而增强结果的有效性。在随机化后进行平衡诊断或在调整后进行模型诊断的验证是至关重要的。