13.在探討暴露與疾病之關係，其粗勝算比（crude odds ratio）為1.2，經過性別分層後之勝算比分 別均為5.7，則性別在此研究是否為干擾因子，且其分析時應如何進行調整？
(A)不是干擾因子，但必須用Mantel-Haenszel procedure調整
(B)是干擾因子，且必須用Mantel-Haenszel procedure調整
(C)不是干擾因子，也不必調整
(D)是干擾因子，且必須用Wilcoxon rank sum test調整

1. 如何判斷是否為「干擾因子」（Confounder）？

判斷干擾因子最直觀的方法是觀察 「分層前（Crude）」與「分層後（Stratum-specific）」 的相關強度差異。

• 原始數據（Crude OR）： $1.2$（接近 1，代表幾乎無關聯）。

• 性別分層後（Stratified OR）： 男性 $OR = 5.7$，女性 $OR = 5.7$。

判斷準則： 當分層後的 $OR$ 彼此接近，但與原始的 $Crude \ OR$ 有顯著差異（通常定義為差異超過 10%）時，代表該分層變項（性別）扭曲了真實的因果關係。在本案例中，關聯強度從 $1.2$ 劇增到 $5.7$，顯示性別確實是干擾因子。

2. 為什麼使用 Mantel-Haenszel procedure？

當我們確認存在干擾因子，且各層（男、女）的效應值趨於一致（均為 5.7）時，我們需要計算一個校正後的綜合指標。

• Mantel-Haenszel (M-H) 方法： 這是流行病學中處理類別變數最經典的方法。它透過加權平均的方式，消除干擾因子的影響，產出一個「調整後的勝算比」（Adjusted OR）。

• 適用時機： 存在干擾（Confounding）但不存在交互作用（Interaction/Effect Modification）時。