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。

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