当比较两个总体，其协变量或混杂因素有不同分布。例如，吸烟总体的年龄分布与不吸烟总体的年龄分布不同时，需要采用标准化方法，使用一个标准年龄分布，将两个总体的年龄分布统一为标准年龄分布。比较吸烟总体与不吸烟总体患病率时，如果这两个总体年龄的分布有差异，则不能简单比较这两个总体的患病率，需要先进行年龄分层后通过加权平均再进行比较。协变量是不受处理和暴露影响的变量。例如，年龄是一个协变量，它不受吸烟的影响。标准化方法常用于调整两个总体的协变量分布不同导致的不可比性。根据协变量（或向量）将总体进行分层得到关于协变量的子总体，在每一个的子总体中，当比较暴露组和非暴露组的响应变量的分布差异时，不会因为协变量不同而产生相应变量的分布差异。例如，在相同年龄的人群中，吸烟总体和非吸烟总体患病率的差异不是年龄导致的。

采用标准化方法可以得到在协变量的分布为某一特定分布的因果效应。例如，令所有人群的年龄分布作为标准分布。令表示吸烟组，表示非吸烟组。变量表示患肺癌。将某地区具有不同年龄分布的吸烟人群的患病率调整为标准分布情况下的患病率：

(1)

将非吸烟人群的患病率也调整为分布情况下的患病率：

(2)

比较这两个标准化调整后的患病率。标准化采用分布，也可以用合并暴露组和非暴露组的分布。如果这个分布代表了研究总体的的分布，那么标准化得到的度量就是研究总体的因果效应。如果吸烟子总体和非吸烟子总体根据年龄进行标准化调整，那么得到的患病率差异将不再是由年龄分布不同导致的。

如果的取值较多，分层分析方法和标准化方法可能会导致在协变量的各水平上样本量很小，从而不能有效估计因果效应。因为:

标准化后可以写为：

(3)

即变为使用进行逆概加权的方法。逆概加权分析可以采用逻辑斯蒂回归模型对建模估计权重。