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伯克森悖论描述了这样一种情形：在依据第三个变量筛选出的样本子集中，两个彼此独立的变量之间出现了虚假相关，而这两个变量都会导致第三个变量的变化。在基因组学中，伯克森悖论的发生条件十分常见：我们研究的许多变量存在因果关联，常见的筛选标准会受到关注变量的影响（无论这种影响是有意还是无意的），而且我们往往倾向于通过相关性来探寻潜在机制。本文列举了基因组学常见分析中可能出现虚假相关的案例，并提出了避免误读虚假相关的分析方法。
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伯克森悖论描述了这样一种情形：在根据第三个变量筛选出的样本子集中，两个彼此独立的变量之间出现了虚假的相关性，而这第三个变量由前两个变量所导致。在基因组学中，伯克森悖论发生的条件十分完备：我们研究的许多变量在因果关系上彼此交织，常见的筛选标准会受到关注变量的有意或无意影响，而我们也倾向于通过相关性探寻潜在机制。本文列举了常见基因组学分析中可能出现虚假相关性的案例，并提出了避免误解虚假相关性的分析方法。
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作者声明不存在利益冲突。
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发布于 2026 年 10 月 26 日。
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伯克森悖论：基因组学分析中一种常见的统计错误
JJ Hum、Keegan Korthauer、Carl G. de Boer
bioRxiv
2026.10.22.761068
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.22.761068
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伯克森悖论：基因组学分析中一种常见的统计错误
JJ Hum、Keegan Korthauer、Carl G. de Boer
bioRxiv
2026.10.22.761068
doi：https://doi.org/10.64898/2026.10.22.761068
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关键词：伯克森悖论 · 选择偏倚 · 虚假相关 · 基因组学 · 因果推断
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.22.761068v1?rss=1