在我们医学统计分析过程中，所谓的校正变量，其实就是为了控制混杂变量。
而控制混杂变量的一个前提条件，就是这个变量不能是中介变量。
假设我们在用logistic回归研究X对Y的关系时，放入了中介变量M。
那么这时候X与Y的关系就称为直接效应，就斩断了X通过中介变量M对Y的研究，也看不到X对Y的总效应；
所以如果你需要观察X对Y的直接效应，可以把中介变量放到自变量中，但如果需要观察X对Y的总效应，这时候中介变量就不能放到自变量中。
事实上，陈老师认为，这个问题根本不用纠结。
因为在我们医学数据的分析中，常常关心的是总效应，而不是直接效应，所以一般是不会把中介变量放到自变量中的。
同样的，LASSO回归中也是一样的道理。如果把中介变量放到自变量中，就不能完全展现X对Y的重要性，这时候筛选的变量也不准确。
这个统计问题就解答到这里，大家可以关注公众号“医学论文与统计分析”，我们将分享更多统计学知识！
