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本题考查可用于控制外来变量影响的统计方法相关知识点。解题思路是对每个选项所涉及的统计方法进行分析，判断其是否具备控制外来变量影响的功能。

• 对数线性模型：对数线性模型是一种用于分析多维列联表数据的统计模型。它可以通过引入交互作用项等方式，考虑多个变量之间的复杂关系，从而控制其他变量对研究变量之间关系的影响。例如，在研究不同性别、不同年龄段人群对某种产品的偏好时，使用对数线性模型可以控制性别和年龄这两个外来变量对产品偏好关系的影响。
• 协方差分析：协方差分析是将方差分析与回归分析相结合的一种统计方法。它在分析自变量对因变量的影响时，同时考虑了一个或多个协变量（外来变量）的影响。通过对协变量进行调整，可以消除协变量对因变量的影响，从而更准确地评估自变量与因变量之间的关系。例如，在研究不同教学方法对学生成绩的影响时，学生的初始成绩可以作为协变量，使用协方差分析可以控制初始成绩对教学方法与学生成绩关系的影响。
• 多元回归分析：多元回归分析是研究一个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。在多元回归模型中，可以将外来变量作为自变量纳入模型，从而控制这些外来变量对因变量的影响。例如，在研究房价与房屋面积、房龄、周边配套设施等因素的关系时，周边配套设施可以作为外来变量，通过多元回归分析可以控制周边配套设施对房价的影响。
• 判别分析：判别分析主要用于根据已知类别的样本数据，建立判别函数，对未知类别的样本进行分类。它的重点在于分类，而不是控制外来变量对变量之间关系的影响。例如，根据学生的学习成绩、学习时间等指标，将学生分为优秀、良好、一般等不同类别，判别分析主要关注的是如何准确地进行分类，而不是控制其他变量的影响。
• 多维列联表：多维列联表是一种展示多个分类变量之间关系的表格形式。通过对多维列联表进行分析，如使用对数线性模型等方法，可以控制其他变量对研究变量之间关系的影响。例如，在研究不同地区、不同职业人群的健康状况时，可以使用多维列联表展示这些变量之间的关系，并通过相应的分析方法控制其他变量的影响。