临床科研中常见的偏倚及其防止
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防止方法：采用新发病例作为调查对象
4. 健康工人偏倚
发生在职业性肿瘤的前瞻性病因调查时
5. 前瞻性调查中的移动偏倚
研究运动和冠心病的关系 (Am J Epid,1979 110：52）
码头工人3975人，按劳动强度分组，随 访22年。发现各组冠心病发生率差别不大.
如每年把工种分类一次，观察一次并经 和其他因素校正后，证明坐着的工种冠心病 发生率为强劳力的2倍.
偏倚（Bias）
偏倚是组间变量差异时产生的系统误差。是对真实情况的偏离, 导致研究结果不能真实地(validly),精确地(precisely)反映实际正确 的结果.
是选择研究对象，收集资料及分析资料过程中人为产生的。 临床科研的特点决定了Bias的普遍性和不可避免性。 在科研设计阶段、实施阶段设法防止它的形成，或资料分析阶段
偏倚的防止和处理
一、强调严格的科研设计
多数偏倚发生于科研设计阶段，来源于选择研 究对象或对照的不妥，如抽样方法不正确，诊断标 准不统一，样本大小不适当，使观察组和对照组缺 乏可比性。
也可来源于决定调查方法和资料收集方法时考虑 不周，如调查表格设计不好，实验室指标缺乏质控 ，判断结果缺乏客观方法。这些偏倚如一旦发生， 很难在资料分析阶段加以消除。
P＝0.006
不吸烟 心梗 对照 饮酒 有 8 16 无 22 44 合计 30 60
吸烟 心梗 对照
63 36 74 70 40
RR＝1 RR＝1
三、混杂性偏倚（续）
不存在混杂的几种情况：
E
E
E
E
D
D
D
D
F
F
F
F
【例】：饮酒和心梗关系
TG是冠心病的病因吗？
TG
CHD
Ch
四、几种偏倚可同时存在
选择性偏倚（Selection bias） 测量性偏倚（Measurement bias） 混杂性偏倚（Confounding bias）
是系统误差，可发生在设计阶段，在分析阶段易暴露 出来，可用分层方法加以消除，而一般偏倚则不易消 除，混杂不易在设计阶段识别加以均衡
存在混杂的几种情况：
E
E
E
D
D
D
F
F
F
三、混杂性偏倚（续）
分层 STRATIFICATION
心梗 对照
饮酒 有 无
合计
71 52 29 48 100 100
RR＝2.26 X²＝7.62
分层分组的Mantel－Haenszel法 来平衡混杂因素的影响
研究吸烟和冠心病发病的关系，按年龄性别分层
男
女
<45岁 >45岁 冠心对照 冠心对照 吸 a1 b1 吸 a2 b2 不吸 c1 d1 不吸 c2 d2
<45岁
>45岁
冠心对照 冠心对照
吸 a3 b3 吸 a4 b4
不吸 c3 d3 不吸 c4 d4
分层分析纵隔肿块大小和何杰金病预后关系
分组
II III 症状 无 有
纵隔肿块的大小
大
小或无
复发率（％）
10/14(71)
6/32(19)
4/4(100)
7/13(54)
10/14(71) 4/4(100)
11/41(27) 2/4(50)
五、分层（Stratification）
病例对照和队列研究的分层分析 Mantel－Haenszel 方法
二、随机化的方法和盲法
真正的随机化方法，随机化分组后比较两组的 基本特征
双盲法－－ 考核疗效，实验室报告，调查性 研究
三、限制（Restriction）
理论上：两组进行比较，除研究因素外， 其他因素两组应相同
事实上不可能 可采用限制法，其缺点是结论的局限性。
如： 研究年龄对急性心梗预后的影响，可限 于白人男性无并发症，前壁心梗中进行 研究。
A病有吸烟者 【1200×60％＝720】＋【（1200－720）×40％】＝912
B病有吸烟者
【1200×25％＝300】＋【（1200－300）×40％】＝660
A病不伴吸烟者
4800×60％＝2880
B病不伴吸烟者
4800×25％＝1200
912＋2880＝3792
B病总数：
660＋1200＝1860
经性别和年龄校正后的相对危险度（RR）或比数比（OR）
RRmh
ORmh
冠脉搭桥手术病死率比较（虚构资料）
术前危险 甲医院（高危42％） 因素（年龄、 心功能， 病人 死亡 ％ 梗塞程度
高
500 30 6
中
400 16 4
低
300 2 0.67
合计
1200 48 4
乙医院（高危17％） 病人 死亡 ％
1. 检测偏倚（Detection Bias）
服用雌激素和子宫内膜癌发病的关系OR＝9.8
结论错误原因： 服用雌激素导致一些无症状的病人发生阴
道流血，从而较早去就医造成检出率提高。
2. BerKson’s Bias
因入院率不同导致的偏倚
防止方法：采用人群对照 A 为肺癌患者 B为冠心病患者
5.将结论推广，应 用于其他病人。
4.分析结果自 样本得出结论
混杂性偏倚
内部准确度
样本偏倚（Sampling Bias）
80
70
癫 60 痫 发 50 生 40 率 ％ 30
急性心肌梗塞的病死率 人群为基础统计 三级医院统计
20
10
0 人群中 调查
医院的 调查
婴儿高热惊厥，以后癫痫的发生率（JAMA 1980; 243:1337)
A病人中有吸烟者： 912/3792=24.1%
B病人中吸烟者： 660/1860=35.5%
3. Neyman’s Bias
发生于调查时间距离初诊时间过长，有不少 调查对象已死亡，而被调查者只是那些幸存者。
一病例对照调查发现大量饮用咖啡者心梗发 病危险性是其他人的两倍。如做医院内病例对照 调查却不能获此结论。因为50％心梗病例未调查 到。
400 24
6
800 32
4
1200 8 0.67
2400 64 2.6
六、标准化（Standardization）
比较两个率，如两组对象内部构成不同，可用 率标准化加以校正
甲乙医院所用的权相等
甲医院标准率＝(1/3×0.06)+(1/3×0.04)+(1/3×0.0067) ＝0.036
乙医院标准率＝(1/3×0.06)+(1/3×0.04)+(1/3×0.0067) ＝0.036
建立后 病死率 15％ 医院间差别>药物本身疗
同期做RCT发现CCUS病
效差别
死率并不降低
二、测量偏倚（观察性偏倚）
两组测量或观察方法不一致造成系统误 差，产生于科研的实施阶段
防止方法：采用严格的盲法
1. 询问者偏倚或观察者偏倚
（Interviewer Bias， Observer Bias）
双亲均无 55
27
50
双亲之一有 37
58
42
双亲均有 8
15
8
3. 霍桑效应（Hawthome effect）
发生在考核治疗效果时 特别是志愿者（volunteer）
三、混杂性偏倚
（第三者）
外部变量全部或部分地掩盖或夸大了所研究的暴露因 子和研究结果间的真实联系
外部变量往往是危险因子
群体观念 的重要性
临床科研中常见的偏倚
选择性偏倚（Selection bias） 测量性偏倚（Measurement bias） 混杂性偏倚（Confounding bias）
一、选择性偏倚
在选择研究对象时方法的不正确所致，产 生于研究设计阶段。
纠正方法： 强调严格的科研设计 强调随机化原则进行分组
结论：两组在生长发育上并无差异
五、分层（Stratification）
分层是常用于消除可能存在的混杂的基本方法， 主要用于资料分析阶段。
如何杰金病预后和初诊时纵隔肿块大小有关。经 过根治性淋巴结放疗进入缓解期，但复发率不同。
肿块大者：74％，肿块小者：27％，无者：19％。
五、分层（Stratification）
七、多变量分析
Mantel－Haenszel法只能平衡个别少数的 混杂因素，且对连续性的变量只能用等级分层 法（不太合理）。
60年代起，Comfield提出了Logistic回归 模型进行多变量分析，能在复杂关系中平衡多 种混杂因素的作用，进一步筛选出主要的危险 因素或预后因素，决定在病因及预后中的相对 比重。
四、配对（Matching）
配对常可消除可能存在的混杂偏倚
经常配对的因素为年龄，性别和种族，其他因 素也可配对，如研究预后，病期、严重度、先 前治疗也可配对
四、配对（Matching）
过度配对（Over matching） 研究镰状细胞特征（HbAS）是否比正常Hb（HbAA） 婴儿的生长发育、智力发育为差？ 作者将七项因素进行配对： 种族、性别、出生日期、出生时体重、胎龄、5分钟 Apgar积分、社会经济状况 50例HbAS，50例HbAA，从出生随访到3－5岁
6.在自然病程有波动或有自限性的疾 病，采用自身对照考核疗效时所产 生的偏倚。如研究某些治疗感冒药 物。
7. 临床试验中选择对照的时间和 地点不同的偏倚
不同时间的对照（历史对照） 不同地点（医院间对照）
冠心病监护室的效果
抗凝剂治疗急性心梗
监护室：
（22所医院）：
建立前 病死率 25％ 21天病死率 0－40％
是一种随机抽样误差
偏倚可在设计，实施和分析阶段设法避免，但机遇所致 的随机误差只能缩小，不能避免
准确度（Validity）
研究结论的正确性 分为内部准确度和外部准确度
准确度（Validity）
外部准确度
1.样本病人
样本偏倚 机遇
2.将病人编组 3.进行测量
选择性偏倚 机遇
测量性偏倚 机遇
用统计学的方法加以纠正。
识别和防止Bias是科研工作者的基本功。
机遇（Chance）
机遇是观察结果的精确性（precision）及可重复性（ reproducibility, reliability）受到影响
是各测量结果间受机会影响的变异度的大小。使样本的 实际观察结果和总体人群的真实情况相偏离
例如 ：
入院率 住院病人中 A病总数：
A病在人群中共6000例
其中20％吸烟
B病在人群中共6000例
其中20％吸烟
A病有吸烟者
6000×20％＝1200例
B病有吸烟者
6000×20％＝1200例
A病不伴吸烟者
6000×80％＝4800例
B病不伴吸烟者
6000×80％＝4800例
A病60％
B病25％
吸烟者40％
发生在采集病史记录做病因调查，采用了 解科研目的观察者，询问病例和对照采用不同 询问法。如研究氯霉素和再障的关系。
包括作为判断科研结果的主要实验室指标 的打报告者。
2. 回忆偏倚（Recall Bias）
类风湿性关节炎的家族史调查
关节炎兄弟（％）
4. 健康工人偏倚
发生在职业性肿瘤的前瞻性病因调查时
5. 前瞻性调查中的移动偏倚
研究运动和冠心病的关系 (Am J Epid,1979 110：52）
码头工人3975人，按劳动强度分组，随 访22年。发现各组冠心病发生率差别不大.
如每年把工种分类一次，观察一次并经 和其他因素校正后，证明坐着的工种冠心病 发生率为强劳力的2倍.
偏倚（Bias）
偏倚是组间变量差异时产生的系统误差。是对真实情况的偏离, 导致研究结果不能真实地(validly),精确地(precisely)反映实际正确 的结果.
是选择研究对象，收集资料及分析资料过程中人为产生的。 临床科研的特点决定了Bias的普遍性和不可避免性。 在科研设计阶段、实施阶段设法防止它的形成，或资料分析阶段
偏倚的防止和处理
一、强调严格的科研设计
多数偏倚发生于科研设计阶段，来源于选择研 究对象或对照的不妥，如抽样方法不正确，诊断标 准不统一，样本大小不适当，使观察组和对照组缺 乏可比性。
也可来源于决定调查方法和资料收集方法时考虑 不周，如调查表格设计不好，实验室指标缺乏质控 ，判断结果缺乏客观方法。这些偏倚如一旦发生， 很难在资料分析阶段加以消除。
P＝0.006
不吸烟 心梗 对照 饮酒 有 8 16 无 22 44 合计 30 60
吸烟 心梗 对照
63 36 74 70 40
RR＝1 RR＝1
三、混杂性偏倚（续）
不存在混杂的几种情况：
E
E
E
E
D
D
D
D
F
F
F
F
【例】：饮酒和心梗关系
TG是冠心病的病因吗？
TG
CHD
Ch
四、几种偏倚可同时存在
选择性偏倚（Selection bias） 测量性偏倚（Measurement bias） 混杂性偏倚（Confounding bias）
是系统误差，可发生在设计阶段，在分析阶段易暴露 出来，可用分层方法加以消除，而一般偏倚则不易消 除，混杂不易在设计阶段识别加以均衡
存在混杂的几种情况：
E
E
E
D
D
D
F
F
F
三、混杂性偏倚（续）
分层 STRATIFICATION
心梗 对照
饮酒 有 无
合计
71 52 29 48 100 100
RR＝2.26 X²＝7.62
分层分组的Mantel－Haenszel法 来平衡混杂因素的影响
研究吸烟和冠心病发病的关系，按年龄性别分层
男
女
<45岁 >45岁 冠心对照 冠心对照 吸 a1 b1 吸 a2 b2 不吸 c1 d1 不吸 c2 d2
<45岁
>45岁
冠心对照 冠心对照
吸 a3 b3 吸 a4 b4
不吸 c3 d3 不吸 c4 d4
分层分析纵隔肿块大小和何杰金病预后关系
分组
II III 症状 无 有
纵隔肿块的大小
大
小或无
复发率（％）
10/14(71)
6/32(19)
4/4(100)
7/13(54)
10/14(71) 4/4(100)
11/41(27) 2/4(50)
五、分层（Stratification）
病例对照和队列研究的分层分析 Mantel－Haenszel 方法
二、随机化的方法和盲法
真正的随机化方法，随机化分组后比较两组的 基本特征
双盲法－－ 考核疗效，实验室报告，调查性 研究
三、限制（Restriction）
理论上：两组进行比较，除研究因素外， 其他因素两组应相同
事实上不可能 可采用限制法，其缺点是结论的局限性。
如： 研究年龄对急性心梗预后的影响，可限 于白人男性无并发症，前壁心梗中进行 研究。
A病有吸烟者 【1200×60％＝720】＋【（1200－720）×40％】＝912
B病有吸烟者
【1200×25％＝300】＋【（1200－300）×40％】＝660
A病不伴吸烟者
4800×60％＝2880
B病不伴吸烟者
4800×25％＝1200
912＋2880＝3792
B病总数：
660＋1200＝1860
经性别和年龄校正后的相对危险度（RR）或比数比（OR）
RRmh
ORmh
冠脉搭桥手术病死率比较（虚构资料）
术前危险 甲医院（高危42％） 因素（年龄、 心功能， 病人 死亡 ％ 梗塞程度
高
500 30 6
中
400 16 4
低
300 2 0.67
合计
1200 48 4
乙医院（高危17％） 病人 死亡 ％
1. 检测偏倚（Detection Bias）
服用雌激素和子宫内膜癌发病的关系OR＝9.8
结论错误原因： 服用雌激素导致一些无症状的病人发生阴
道流血，从而较早去就医造成检出率提高。
2. BerKson’s Bias
因入院率不同导致的偏倚
防止方法：采用人群对照 A 为肺癌患者 B为冠心病患者
5.将结论推广，应 用于其他病人。
4.分析结果自 样本得出结论
混杂性偏倚
内部准确度
样本偏倚（Sampling Bias）
80
70
癫 60 痫 发 50 生 40 率 ％ 30
急性心肌梗塞的病死率 人群为基础统计 三级医院统计
20
10
0 人群中 调查
医院的 调查
婴儿高热惊厥，以后癫痫的发生率（JAMA 1980; 243:1337)
A病人中有吸烟者： 912/3792=24.1%
B病人中吸烟者： 660/1860=35.5%
3. Neyman’s Bias
发生于调查时间距离初诊时间过长，有不少 调查对象已死亡，而被调查者只是那些幸存者。
一病例对照调查发现大量饮用咖啡者心梗发 病危险性是其他人的两倍。如做医院内病例对照 调查却不能获此结论。因为50％心梗病例未调查 到。
400 24
6
800 32
4
1200 8 0.67
2400 64 2.6
六、标准化（Standardization）
比较两个率，如两组对象内部构成不同，可用 率标准化加以校正
甲乙医院所用的权相等
甲医院标准率＝(1/3×0.06)+(1/3×0.04)+(1/3×0.0067) ＝0.036
乙医院标准率＝(1/3×0.06)+(1/3×0.04)+(1/3×0.0067) ＝0.036
建立后 病死率 15％ 医院间差别>药物本身疗
同期做RCT发现CCUS病
效差别
死率并不降低
二、测量偏倚（观察性偏倚）
两组测量或观察方法不一致造成系统误 差，产生于科研的实施阶段
防止方法：采用严格的盲法
1. 询问者偏倚或观察者偏倚
（Interviewer Bias， Observer Bias）
双亲均无 55
27
50
双亲之一有 37
58
42
双亲均有 8
15
8
3. 霍桑效应（Hawthome effect）
发生在考核治疗效果时 特别是志愿者（volunteer）
三、混杂性偏倚
（第三者）
外部变量全部或部分地掩盖或夸大了所研究的暴露因 子和研究结果间的真实联系
外部变量往往是危险因子
群体观念 的重要性
临床科研中常见的偏倚
选择性偏倚（Selection bias） 测量性偏倚（Measurement bias） 混杂性偏倚（Confounding bias）
一、选择性偏倚
在选择研究对象时方法的不正确所致，产 生于研究设计阶段。
纠正方法： 强调严格的科研设计 强调随机化原则进行分组
结论：两组在生长发育上并无差异
五、分层（Stratification）
分层是常用于消除可能存在的混杂的基本方法， 主要用于资料分析阶段。
如何杰金病预后和初诊时纵隔肿块大小有关。经 过根治性淋巴结放疗进入缓解期，但复发率不同。
肿块大者：74％，肿块小者：27％，无者：19％。
五、分层（Stratification）
七、多变量分析
Mantel－Haenszel法只能平衡个别少数的 混杂因素，且对连续性的变量只能用等级分层 法（不太合理）。
60年代起，Comfield提出了Logistic回归 模型进行多变量分析，能在复杂关系中平衡多 种混杂因素的作用，进一步筛选出主要的危险 因素或预后因素，决定在病因及预后中的相对 比重。
四、配对（Matching）
配对常可消除可能存在的混杂偏倚
经常配对的因素为年龄，性别和种族，其他因 素也可配对，如研究预后，病期、严重度、先 前治疗也可配对
四、配对（Matching）
过度配对（Over matching） 研究镰状细胞特征（HbAS）是否比正常Hb（HbAA） 婴儿的生长发育、智力发育为差？ 作者将七项因素进行配对： 种族、性别、出生日期、出生时体重、胎龄、5分钟 Apgar积分、社会经济状况 50例HbAS，50例HbAA，从出生随访到3－5岁
6.在自然病程有波动或有自限性的疾 病，采用自身对照考核疗效时所产 生的偏倚。如研究某些治疗感冒药 物。
7. 临床试验中选择对照的时间和 地点不同的偏倚
不同时间的对照（历史对照） 不同地点（医院间对照）
冠心病监护室的效果
抗凝剂治疗急性心梗
监护室：
（22所医院）：
建立前 病死率 25％ 21天病死率 0－40％
是一种随机抽样误差
偏倚可在设计，实施和分析阶段设法避免，但机遇所致 的随机误差只能缩小，不能避免
准确度（Validity）
研究结论的正确性 分为内部准确度和外部准确度
准确度（Validity）
外部准确度
1.样本病人
样本偏倚 机遇
2.将病人编组 3.进行测量
选择性偏倚 机遇
测量性偏倚 机遇
用统计学的方法加以纠正。
识别和防止Bias是科研工作者的基本功。
机遇（Chance）
机遇是观察结果的精确性（precision）及可重复性（ reproducibility, reliability）受到影响
是各测量结果间受机会影响的变异度的大小。使样本的 实际观察结果和总体人群的真实情况相偏离
例如 ：
入院率 住院病人中 A病总数：
A病在人群中共6000例
其中20％吸烟
B病在人群中共6000例
其中20％吸烟
A病有吸烟者
6000×20％＝1200例
B病有吸烟者
6000×20％＝1200例
A病不伴吸烟者
6000×80％＝4800例
B病不伴吸烟者
6000×80％＝4800例
A病60％
B病25％
吸烟者40％
发生在采集病史记录做病因调查，采用了 解科研目的观察者，询问病例和对照采用不同 询问法。如研究氯霉素和再障的关系。
包括作为判断科研结果的主要实验室指标 的打报告者。
2. 回忆偏倚（Recall Bias）
类风湿性关节炎的家族史调查
关节炎兄弟（％）