最近在處理categorical data時遇到一些問題，有關怎麼判斷confounding factor和 effect modifier。 上課學的是用regression判斷，先判斷effect modifier， 如果potential effect modifier (B)與有興趣的exposure(A)的交互作用項 (A*B)在 regression model面是有顯著的話，那就是effect modifier。 如果不顯著就不是。接著檢查是否為confounder， 如果B加入使A的coefficient改變超過10 - 15%的話，那就是confounder。 問題來了， 如果不用regression，而是用Mantel-Haenszel Test和Breslow-Day Test的話，請問怎麼 判斷是否為Confounder/effect modifier? 分成幾個小問題: 1. Breslow-Day Test是否能拿來判斷B是否為effect modifier?因為null hypothesis 是Y和A的關係在B不同的stratum是一樣的，我自己覺得和effect modifier的特性很像， 就是不同的B導Y和A的關係不同。 2. 若沒有拒絕B-D Test的null，但MH OR 和 Crude OR差異超過10 - 15%，是否能說B是 Confounder? 假設我上面用regression判斷confounder的criteria是可以被接受的。 還是說看M-H test是否顯著就好了? 若不顯著則顯示crude OR表示出來的association due to confounding? 3. B-D test在sample數小(有cell = 0)時否可用? 我看書上有人建議改用Zelen's exact test，但似乎Zelen's不能處理cell = 0的狀況? 或是建議我丟掉這一切(!)用regression方法判斷就好了? 不好意思，麻煩大家了! --

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