在队列研究中，混杂偏倚是指由于某个或某些非研究因素（即混杂因子）同时与暴露和结局有关，导致对暴露与结局之间关系的错误估计。随机化是减少混杂偏倚的一个重要方法，尽管它更常用于实验性研究如临床试验，在观察性研究中也可以通过类似的思想来应用一些策略以达到减少混杂的效果。
1. 随机分配：虽然在队列研究中直接实施随机分配到暴露组和非暴露组可能不切实际（因为这种设计通常是在自然条件下观察已存在的暴露），但可以考虑使用匹配的方法，比如频数匹配或个体匹配，来模拟随机化的过程。通过确保对照组与实验组在潜在的混杂因素上具有相似性，可以减少这些因素对研究结果的影响。
2. 分层分析：将参与者根据关键的混杂变量（如年龄、性别等）进行分层，并分别在每层内比较暴露和非暴露群体的结果。这样可以在一定程度上去除或控制那些已知的重要混杂因子的作用。
3. 多变量调整：利用统计模型，比如多元回归分析，可以同时考虑多个潜在的混杂因素对结果的影响。通过将这些因素纳入模型中作为协变量进行调整，可以更准确地估计暴露与结局之间的关系。
4. 逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）：这是一种高级的方法，通过对每个参与者计算其接受特定暴露水平的概率，并据此赋予不同的权重，来平衡不同组别之间混杂因素的分布。这有助于模拟随机分配的效果，从而减少偏倚。

总之，在队列研究中虽然不能完全实现随机化，但通过上述策略可以有效地减少由混杂因子引起的偏倚，提高研究结果的有效性和可靠性。