交絡変数の影響を消す統計学的方法はあるが、完全ではなく、交絡変数が既知のもので測定されていなければいずれも役に立たない。例えば、疫学的研究は〈早産と妊娠中のケアの欠如との関連〉をこれまで示しているが、ひょっとして、それを説明する交絡変数が存在するかもしれない。ひょっとして早産は妊娠中のケアそのものとまったく無関係かもしれない。例えば、妊娠中のケアを行う経済的余裕のある女性は、栄養がよくて予定日まで身ごもっていることはありそうだ。同様に、他の未知の交絡変数、例えば、教育のような、特徴をとらえにくい交絡変数があることも考えられる。さらに言えば、ある交絡変数が研究中の危険因子に比べて非常に重要ならば、その交絡変数をコントロールしようとする試みは不適切だろう。例えば、弱い関連を調べる研究で、社会経済的ステータスの一つの側面が主要な交絡変数ならば、社会経済的ステータスの特徴を非常に正確に定義する必要があるだろう。しかし、それでも、その影響を取り除くのは無理かもしれない。別の例として、喫煙者の場合、喫煙以外の肺癌の危険因子を研究するのはほとんど不可能だ。喫煙は非常に強力な危険因子なので、その他の危険因子による影響を水面下に隠してしまう。被験者を喫煙本数でサブグループに分けて喫煙の問題をコントロールしようとしても、喫煙という交絡は排除できないかもしれない。グループ間にいくらかでも喫煙習慣の差が残っていると、やはり調べようとしている危険因子の影響を曖昧にするかもしれない。
[参考サイト]
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