分层分析是一种常用的控制混杂因素的方法，它是将数据资料按照某个需要控制的混杂因素进行分层，然后再估计暴露/处理因素与研究结局之间的关联性。

风险评分的建立基于模型中每个变量的权重，即多因素回归模型中的回归系数；预测模型的好坏可以从区分度（Discrimination）和一致性（Calibration）两方面考虑。

模型都建好了，是不是就可以马上就用了？答案是还不够。事实上，我们得到的是一个数学公式，总不能让临床大夫们都恶补一堆模型什么的，再人手拿一个科学计算器狂按吧。所以风险评分模型还必须方便应用和解释。

当自变量之间的关系较为复杂，对于变量的取舍不易把握时，我们还可以利用逐步回归的方法进行变量筛选，以解决自变量多重共线性的问题。逐步回归法从共线性的自变量中筛选出对因变量影响较为显著的若干个变量，把对因变量贡献不大的自变量排除在模型之外。