在流行病学研究中，混杂因素是指与研究暴露和结局都有关联的第三变量，它可以扭曲暴露与结局之间的关系。简单来说，如果一个研究试图探讨某种药物（暴露）对疾病发生率（结局）的影响时，如果存在某个或某些混杂因素（如年龄、性别或其他健康状况），这些因素可能会同时影响到药物使用情况和疾病的发病率，从而导致观察到的药物效果并非完全是其真实效应。

混杂因素的影响主要体现在以下几个方面：
1. 遮蔽效应：当混杂因素与结局呈正相关时，它可能使暴露与结局之间的真正关联显得更弱。例如，在研究某项预防措施是否能减少某种疾病的发生率时，如果未考虑年龄这一混杂因素（即该疾病的发病率随着年龄增长而增加），则年轻群体中实施的预防效果可能会被低估。
2. 假象效应：反之，当混杂因素与结局呈负相关时，则可能夸大暴露与结局之间的关联。比如，在考察某种生活习惯对健康的影响时不控制收入水平这一潜在混杂变量（通常高收入人群拥有更好的医疗资源和生活环境），就可能导致过高估计该习惯对健康的正面作用。
3. 导致错误结论：如果研究设计中未能适当调整或排除重要的混杂因素，最终得出的结论可能是不准确甚至完全相反的。例如，在一项关于吸烟与肺癌关系的研究中忽略了家族遗传史的影响，可能会导致低估烟草使用的真实风险。

为了减少混杂因素对研究结果的影响，流行病学家通常会采取多种策略，包括但不限于：在设计阶段尽量选择匹配对照、通过分层分析或多元回归模型来调整混杂变量等方法。这些手段有助于更准确地评估暴露与结局之间的因果关系。