简述混杂性偏倚的控制方法。
（1）随机化：在研究中，如研究者对混杂因素的情况不太了解，应遵循随机化分组原则，使混杂因素在各对比组间分布均衡。
（2）分层：如研究者对混杂因素有一定的了解，可按混杂因素的不同水平进行分层，在各层内部进行随机分组。
（3）匹配：又称为配对，是一种常用的避免混杂性偏倚的重要方法。它是指在为确定的研究对象选择对照时，使对照能够针对一个或多个潜在的混杂因素与确定的研究对象相同或接近，从而消除混杂因素对研究结果的影响。配对在非实验性研究和类实验性研究设计中均可应用。配对时须注意：①不能将要研究的因素进行配对。②配对项目不宜太多，项目越多越难找到合乎条件的对照组。而且所匹配的因素愈多，丢失的信息也愈多。一般认为，只匹配主要的或明显的混杂因素即可。最常用的是1：1配对，即一个患者对应一个对照。
（4）限定研究对象：如已知某个因素为混杂因素，在选择研究对象时，可对此加以限制。
（5）数据分析时使用多因素分析：在计算机上运用多因素分析的统计方法如分层分析法、Logistic回归分析等方法来分析疾病或者某现象出现的复杂的、多变的原因，可在一定程度上控制混杂因素的影响。
