目前,在关联研究中提出了许多针对解决控制人群分层的统计方法,这些方法几乎都是利用不相关个体来确定候选基因与遗传性状（包括数量与属性性状）之间的关联性的。这是因为虽然由人群分层而造成的偏差会在以不相关个体为研究基础的基因关联研究中出现,但是,例如以家庭为研究基础的关联设计和其相关的一些统计方法虽然可以很好的控制人群分层所带来的负面影响,可是这些方法的功效性却远远不如文章开头所提到的方法。而本文将要提出的是在关联研究的领域中一种较新的统计方法—半参数检验法（简称SPTA）。首先,SPTA方法是用许多相互独立的标记的基因型主元来估计每个样本个体的遗传背景值,然后用半参数模型建立起性状值,候选标记的基因型值及遗传背景值之间的关系。这种方法模拟试验的结果表明,它在人群分层存在的情况下有正确的第一错误率,并且在所有可以考虑的情况下与基于家系的其他关联设计相比功效性较强。