研究において､積極的に交絡変数を除去したり制御したりする方法はいくつか存在する｡ ｹｰｽｺﾝﾄﾛｰﾙ研究(case-control studies) ｹｰｽ群とｺﾝﾄﾛｰﾙ群に等しく交絡因子があるものとする｡例えば､心筋梗塞の原因の研究をするとき年齢が交絡変数と考えられるなら､67歳の梗塞患者(ｹｰｽ)と67歳の健常者(ｺﾝﾄﾛｰﾙ)を対照する｡ｹｰｽｺﾝﾄﾛｰﾙ研究では､対照変数は年齢や性別であることが多い｡ ｺﾎｰﾄ研究(cohort studies) 例えば､年齢が交絡因子と考えられるとき､年齢層をそろえた集団(ｺﾎｰﾄ)を対象として観測する｡その中で例えば心筋梗塞の原因として運動量の多寡で対照する｡ 層化(stratification) 心筋梗塞において､運動量が多ければ罹患する可能性が低いと考えられ､年齢が交絡因子と考えられるとする｡ｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞされたﾃﾞ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各年齢層毎に分析する｡年齢層によって危険率に差が生じるなら､年齢が交絡因子と考えられる｡層化されたﾃﾞ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｡ (交絡-韓流・韓国wiki)

2つの観測された変数のそのような関係を擬似相関という。すなわち交絡が存在する場合、観測された現象の真の原因は交絡変数であるにも関わらず、独立変数を原因と推論してしまう。 (ちゃんばらーじゅん：誤解と�)

年齢群や社会経済状態のような特定の基準に従って，１つの標本をいくつかの二次標本に分ける過 程，もしくはその結果。層別に結果を解析することにより交絡変数の影響を調べることができる。 例えば，肺がんと喫煙の関係はよく知られているので，都市の大気汚染と肺がんの関連を検討する ためには，喫煙の影響を考慮せねばならない。したがって，まず対象集団を喫煙状態によって複数 の層に分ける。これにより大気汚染と肺がんの関連を各層内で別々に評価することができる。層 化は交絡の影響を制御するのみならず，修飾作用(effect modification) を検出する方法としても用 いられる。前記の例では，層化することにより大気汚染と肺がんの関連に及ぼす喫煙の影響を検討 することが可能となった (第８章「データを層別するこ�)