最近在处理categorical data时遇到一些问题，有关怎麽判断confounding factor和 effect modifier。 上课学的是用regression判断，先判断effect modifier， 如果potential effect modifier (B)与有兴趣的exposure(A)的交互作用项 (A*B)在 regression model面是有显着的话，那就是effect modifier。 如果不显着就不是。接着检查是否为confounder， 如果B加入使A的coefficient改变超过10 - 15%的话，那就是confounder。 问题来了， 如果不用regression，而是用Mantel-Haenszel Test和Breslow-Day Test的话，请问怎麽 判断是否为Confounder/effect modifier? 分成几个小问题: 1. Breslow-Day Test是否能拿来判断B是否为effect modifier?因为null hypothesis 是Y和A的关系在B不同的stratum是一样的，我自己觉得和effect modifier的特性很像， 就是不同的B导Y和A的关系不同。 2. 若没有拒绝B-D Test的null，但MH OR 和 Crude OR差异超过10 - 15%，是否能说B是 Confounder? 假设我上面用regression判断confounder的criteria是可以被接受的。 还是说看M-H test是否显着就好了? 若不显着则显示crude OR表示出来的association due to confounding? 3. B-D test在sample数小(有cell = 0)时否可用? 我看书上有人建议改用Zelen's exact test，但似乎Zelen's不能处理cell = 0的状况? 或是建议我丢掉这一切(!)用regression方法判断就好了? 不好意思，麻烦大家了! --

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