混杂偏倚是指在研究中，由于某些因素同时与暴露和结局有关，导致暴露与结局之间的关系被错误地估计。为了有效控制混杂偏倚，可以采取多种策略：
1. 随机化 分组是预防混杂最有效的手段之一。通过将研究对象随机分配到不同的研究组（如实验组和对照组），可以使各组间已知或未知的潜在混杂因素分布趋于均衡，从而减少这些因素对结果的影响。
2. 匹配 在设计阶段选择与目标变量具有相似特征的研究对象进行比较，以消除特定混杂因子的作用。例如，在病例对照研究中，可以按照年龄、性别等重要特性将每个病例与其一个或多个对照相匹配。
3. 限制 研究时排除某些已知的混杂因素影响较大的个体，比如在探讨吸烟与肺癌关系的研究中，可能需要排除有职业暴露史的人群。
4. 分层分析 将数据按照潜在的混杂变量分成若干个亚组，在每个亚组内独立地评估暴露和结局之间的关联。这样可以观察到不同水平下暴露效应的变化情况，并通过汇总各层次的结果来估算总的效应大小。
5. 多因素回归模型 利用统计学方法如多变量线性回归、Logistic回归等，同时考虑多个自变量（包括可能的混杂因素）对因变量的影响。这种方法可以在控制其他变量的同时估计某个特定暴露因素的作用。
6. 倾向评分匹配 通过计算每个个体加入某一组的概率（即倾向评分），然后根据这个概率将两组间的研究对象进行配对，以达到类似随机化的效果。

以上方法可以单独使用或结合应用，具体选择取决于研究设计、样本量及资源等因素。正确地识别并处理混杂偏倚对于确保研究结果的准确性和可靠性至关重要。