对撞因子（英语：Collider），有时又称为反向分叉（英语：inverted forks），在统计学和图模式中，是指同时被两个以上的变数影响的变数，而这些影响对撞因子的变数之间不见得有因果关系。因为在环路图上会显示为有两个以上箭头指入的节点，所以称为对撞因子。 对撞因子不会直接造成影响它的变数之间出现相关，以路径分析或环路图的术语来说，对撞因子会“阻断”两个变数间的路径。然而，想要了解变数间的因果关系时，对撞因子非常重要，因为在设计实验、挑选样本或统计分析时，如果有意或无意间控制了对撞因子，会造成自变数（X）和应变数（Y）之间出现没有实际因果关系的伪关系，称为选择偏误或柏克森悖论，如果控制对撞因子后造成相反的相关性，称为辛普森悖论。用环路图的术语来说，控制对撞因子会“开启” X 和 Y 之间的路径，而造成偏误。 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%8D%E6%92%9E%E5%9B%A0%E5%AD%90 if (typeof lightGallery !== 'undefined') { var options = { ...