混雜變量意思

混雜變量（Confounding Variable）是統計學和流行病學中的一個概念，它指的是一個同時影響結果變量和一個或多個研究變量的因素。混雜變量的存在會使得研究結果變得難以解釋，因為它們會引入偏倚，使得研究變量與結果之間的關聯性看起來比實際上更強或更弱。

舉個例子來說明： 假設我們想要研究教育水平與收入之間的關係。在這個研究中，教育水平是研究變量，收入是結果變量。然而，年齡可能是一個混雜變量，因為年齡不僅影響教育水平（通常年齡越大，教育水平越高），還影響收入（通常隨著年齡的增長，工作經驗增加，收入也增加）。

如果我們只考慮教育水平與收入之間的關係，而沒有控制年齡這個混雜變量，我們可能會得出錯誤的結論，認為教育水平是收入增加的唯一原因。然而，實際上，收入增加可能是因為工作經驗的增加，而不是教育水平本身。

為了控制混雜變量，研究者通常會在分析數據時將混雜變量納入模型中，或者在設計研究時通過匹配、分層或限制研究對象來平衡混雜變量的影響。這樣做可以幫助確保研究結果準確地反映研究變量與結果之間的實際關聯性。