交絡
心筋梗塞において、運動量が多いほど罹患する割合が低く、年齢が交絡変数になりうると仮定する。このとき、サンプリングされたデータは年齢層によって層化される。すなわち、運動量と心筋梗塞の関係を年齢層ごとに分析する。年齢層によって罹患率に差が生じるなら、年齢が交絡変数であると考えられる。層化されたデータを扱う統計手法としてマンテル=ヘンツェル法などがある。
これらの手法にはそれぞれ欠点がある。例えば、ケースコントロール研究の対象者(ケース)が、ある病気にかかった45歳のアラスカ出身の黒人で、フットボール選手で、菜食主義者で、教育者として働いている人であったとする。対照者として、属性がほとんど同じでその病気に罹患していない点だけが異なる人を見つけなければならないが、これは大変な作業である。また、常に過大対応や過少対応のリスクがつきまとう。コホート研究では、研究対象から除外される人があまりにも多くなる傾向があり、層化では層が薄くなりすぎる(標本サイズが小さすぎる)傾向がある。
既知の交絡変数を測定することによって交絡を制御し、それらを多変量解析における共変動とする方法もある。ただし、層化と比較して、交絡変数の強さに関する情報をほとんど得られないという欠点がある。
重要な問題として、交絡変数は必ずしも判別・測定が可能であるとは限らない。疫学では交絡を完全に制御できないことを指して残余交絡(residual confounding)という。標本サイズが大きいならば、無作為化(無作為割付)が最も良い方法であることが多く、その場合は(既知のものも未知のものも含めた)全ての交絡変数が全ての研究対象群に等しく分散していると考えられる。