本文导读：
控制混杂偏倚-汇总
(4)分层：在资料分析阶段，将可疑的或已知的混杂因素按其表现的不同水平分层后，再进行统计分析。
限制：针对某一或某些可能的混杂因素，在设计时对研究对象的入选条件予以限制。控制已知的混杂因素，不能控制未知的混杂因素。
偏倚的控制：加强科学设计，在选择对象时，尽可能采取随机抽样原则；进行检查或调查时尽可能采取盲法；调查的变量尽可能采取客观性强的指标。并注意研究对象的代表性。如果在医院选择病例，则尽可能多选几所医院进行。
信息偏倚控制：①严格信息标准；②盲法收集信息；③采用客观指标；④调查技术的应用；⑤统计学处理。混杂偏倚：在分析性研究、实验性研究中均可发生，以在分析性研究中为常见。
可以采用统计学方法控制的偏倚的方法如下：方法一是在研究设计和实施阶段采取措施来减少偏倚。例如，在研究对象的选择上，应采用随机化和对照原则，以确保研究对象有相似的背景和特征，并减少选择性偏倚。
工具变量和控制变量区别
1、工具变量和中介变量的区别是研究目的不同，适用情况不同，前提条件不同。
2、固定效应本身也是一种控制变量，比如我们在控制省份的固定效应时会生成一些虚拟变量，这些虚拟变量和一般控制变量的作用没有本质上的差异。
3、可以使用虚拟变量来表示不同地区，这样可以对地理位置进行统计分析，而不必担心分类变量会影响结果。因此，工具变量和虚拟变量的区别在于，工具变量是用于解决内生性问题的技术，而虚拟变量是用于处理分类变量的技术。
工具变量是用来代替与随机扰动项相关的内生解释变量,其参数估计量是什么...
1、工具变量（Instrumental Variables， IV）是用于解决内生性问题的一种统计工具。在回归分析中，当存在内生解释变量时，其估计结果可能出现偏误，导致参数估计不准确甚至无效。而工具变量的引入可以帮助纠正这种内生性问题。
2、在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与误差项相关的随机解释变量的变量，称为工具变量。
3、工具变量法(IV)是为了解决一个违反经典假设问题而设计的，假设条件是：解释变量与随机扰动项不相关。如果出现了违反该假设的问题，就需要找一个和解释变量高度相关的、同时和随机扰动项不相关的变量。
4、随机误差项一般包括：1)模型中省略的对被解释变量不重要的影响因素 (解释变量)；2)解释变量和被解释变量的观测误差；3)经济系统中无法控制、不易度量的随机因素。
5、某一个变量与模型中内生解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法(IV Method)。
关于工具变量的三个条件和工具变量的基本思路的介绍到此就结束了，感谢阅读。
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