控制混杂因素的方法不只有配比法，在数据分析阶段，还可以使用分层分析和多因素回归的方法。另外还可以使用工具变量法控制无法观测到的混杂变量。
分层分析
如果在一个研究中，年龄是混杂因素，我们可以按照年龄分层（如50岁以下、50-70岁、70岁以上分成三层，也可以分更多层）。分层后在每层中的两组的年龄都相差不大，即认为每层中两组的年龄是平衡的，不会对结局产生影响，从而达到控制混杂因素的的目的，这种方法就是分层分析法。分层分析很容易理解，操作也比较简单，但不宜用于很多混杂因素的控制及连续变量的控制。当有多个因素时，分层太多，导致分析很繁杂。这时可以借助倾向评分法把多个混杂变量综合为一个混杂变量，即评分，再进行分层、配比等分析。
回归分析
在分析阶段，用于控制混杂因素的最常用的方法是多重回归分析法，包括了Logistic回归、COX回归、线性回归等，这些方法原理基本相同，操作也很简单，即把所有混杂变量和分组变量同时作为自变量进行回归。需要强调的是任何回归模型都是黑匣子，要注意模型的适用条件及模型稳定性
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