混杂偏倚是指在研究中，由于某些与研究因素和结局同时相关的变量（即混杂因子）的存在，导致研究结果受到干扰，从而使得暴露与疾病之间的真实关联被歪曲。这种偏倚是流行病学研究中最常见的问题之一。

产生混杂偏倚的原因主要有以下几点：
1. 混杂因子与暴露因素有关：例如，在一项研究吸烟与肺癌关系的研究中，饮酒可能是一个混杂因子，因为吸烟者往往也更倾向于饮酒。
2. 混杂因子与疾病结局有关：继续上述例子，饮酒本身也是肺癌的一个风险因素。因此，如果在分析时没有控制饮酒这一变量，那么研究结果可能会高估吸烟对肺癌的影响。
3. 研究设计不当：如样本选择偏差、测量方法不准确等都可能导致混杂偏倚的产生。

为了有效控制或减少混杂偏倚，可以采取以下几种策略：
1. 随机化：通过随机分配研究对象到不同组别，尽量使各组间除暴露因素外其他条件相似，从而降低混杂因子的影响。
2. 匹配：在设计阶段就考虑到可能存在的主要混杂因子，并根据这些因子进行匹配，确保对照组与实验组具有可比性。
3. 分层分析：将数据按照潜在的混杂变量分层处理，分别计算各层次内的暴露效应，再综合考虑整体效果。
4. 多因素回归模型：利用统计学方法如多元线性回归、逻辑回归等，在模型中同时调整多个可能的混杂因子，以评估独立于这些混杂因子之外的暴露与结局之间的关系。

通过上述措施可以有效地控制或减少研究中的混杂偏倚，提高研究结果的真实性和可靠性。