【adjusted】在数据分析、统计学和实验研究中，“adjusted”（调整）是一个非常常见的术语，通常用于描述对原始数据或结果进行某种形式的修正，以消除潜在的干扰因素或偏差。这种调整可以提高数据的准确性和可比性，使研究结论更加可靠。
以下是对“adjusted”概念的总结，并结合常见应用场景制作了表格，帮助读者更好地理解其含义与用途。
一、
“Adjusted”在不同领域有不同的含义，但核心思想是通过某种方式对原始数据或结果进行修正，使其更符合实际条件或理论预期。以下是几个常见场景中的解释：
1. 统计学中的调整
在回归分析中，调整后的模型会考虑多个变量之间的相互影响，例如调整协变量（covariates），以更准确地评估某个变量对因变量的影响。
2. 医学研究中的调整
在临床试验或流行病学研究中，研究人员可能会对年龄、性别、体重等因素进行调整，以减少这些因素对研究结果的干扰。
3. 财务报表中的调整
在会计中，“adjusted”通常指经过调整后的财务报表，如调整后试算平衡表，确保所有账目准确无误。
4. 实验设计中的调整
实验中可能需要对实验组和对照组进行调整，以确保两组之间的差异仅由实验变量引起。
5. 机器学习中的调整
在模型训练过程中，可能会对特征进行标准化、归一化等调整，以提升模型性能。
二、常见“Adjusted”应用场景对比表
| 应用领域 | 调整目的 | 常见方法/工具 | 示例说明 |
| 统计学 | 消除混杂变量影响 | 多元回归、协方差分析（ANCOVA） | 调整年龄后比较不同药物效果 |
| 医学研究 | 控制人口学变量 | 分层分析、倾向得分匹配 | 调整性别后分析疾病风险 |
| 财务会计 | 确保账目准确性 | 调整分录、试算平衡 | 调整后资产负债表更真实反映公司状况 |
| 实验设计 | 提高实验有效性 | 随机分组、控制变量 | 调整环境温度后测试材料强度 |
| 机器学习 | 提升模型表现 | 标准化、归一化、特征工程 | 调整特征尺度后模型收敛更快 |
三、结语
“Adjusted”不仅仅是一个简单的术语，它代表了科学严谨性和数据分析深度。无论是在学术研究还是实际应用中，合理地进行调整，都是确保结果可信和有效的重要步骤。理解并正确使用“adjusted”概念，有助于提升数据分析的质量和决策的准确性。
