混雜是分層前和分層后，存在差別，但是分層的組間不存在差別

控制混雜的思路：

1.限制，例如控制全為男性或全為女性?；蚴悄硞€(gè)年齡范圍

2.分層

以上是打斷節(jié)點(diǎn)

3.匹配。類(lèi)似于打斷邊。

打斷邊比打斷節(jié)點(diǎn)要好。

不是混雜當(dāng)成混雜調(diào)整會(huì)減弱效應(yīng)值（例如調(diào)整中介或中介替代變量）

碰撞節(jié)點(diǎn)也不能調(diào)整，會(huì)造成偏倚

左右側(cè)的圖，這里面的O不是混雜，并不能調(diào)整，在分析的過(guò)程中忽略就行，否則會(huì)產(chǎn)生碰撞便宜。

工具變量的巧妙設(shè)計(jì)可利用上述碰撞的關(guān)系，巧妙地排除了L帶來(lái)的影響。如果調(diào)整了O會(huì)放大L的效應(yīng)

例如E代表吸煙，D代表肺癌，O代表死亡率，不建議納入O調(diào)整。

混雜比較的是總?cè)巳号c分組效應(yīng)的差別，交互（效應(yīng)）比較的是關(guān)注亞組之間效應(yīng)的差別例如男性與女性之間的差別

我們觀(guān)測(cè)到調(diào)控X的原因C，如果把C放到交互項(xiàng)會(huì)發(fā)現(xiàn)交互作用統(tǒng)計(jì)學(xué)意義

存在一個(gè)不足，及只能匹配已知的混雜，對(duì)于位置的混雜未知。這個(gè)方法相較于MSM，他是假定暴露、結(jié)局、混雜是不變的，故而外推可能也不是很好。

這個(gè)模型更符合臨床實(shí)際情況，但國(guó)內(nèi)用得不多。

打斷邊，即打斷混雜的邊從而能保留中介等效應(yīng)。

該模型的優(yōu)勢(shì)可以根據(jù)不同時(shí)期制定不同方案，例如對(duì)于某種藥物，患者在不同時(shí)刻服用或不服用，亦或是服用的劑量做分析，從而使藥物對(duì)疾病的效應(yīng)最大化。

需要多次收集數(shù)據(jù)，需要重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)。

個(gè)體是不斷在變化的，要選取一組未用藥的個(gè)體測(cè)量其變化，從而預(yù)測(cè)干預(yù)組本該的變化，從而計(jì)算干預(yù)的效果。這個(gè)方法用的也多。可以通過(guò)不同人、地區(qū)、時(shí)間作為一個(gè)對(duì)照。

與DID的區(qū)別是這個(gè)是有折斷的，有明顯的折斷面，DID還是連續(xù)的。

在比較新冠前后，某種疾病的發(fā)病率變化這種方法比較常用。

陰性對(duì)照的結(jié)局：吃感冒藥對(duì)結(jié)局沒(méi)有因果關(guān)系的，只有關(guān)聯(lián)。（別糾結(jié)，和下面的印象對(duì)照暴露做對(duì)比）

感冒與癌癥無(wú)關(guān)，但健康狀態(tài)差會(huì)引起感冒、癌癥，我們可以找存在關(guān)聯(lián)，但無(wú)因果關(guān)系的對(duì)照來(lái)檢測(cè)有無(wú)混雜。例如在調(diào)整混雜后，仍然發(fā)現(xiàn)與N有關(guān)聯(lián)，則證明存在位置的混雜U，如果調(diào)整混雜后，與N無(wú)關(guān)，則認(rèn)為所有混雜都調(diào)整了。