现况调查的偏倚及其控制

四、现况调查的偏倚及其控制

影响现况调查资料的真实性和可靠性的是系统误差和抽样误差。抽样误差是不可避免的，但可以测量其误差大小加以评价，且可以通过扩大样本量和抽样设计来适当控制；而系统误差使调查结果产生偏倚，是人为造成的错误，一旦认识到即可以通过相应的方法防止产生。现况调查中存在的偏倚及其控制方法如下。

（一）选择偏倚(selection bias)

选择偏倚是由于不正确地选择了研究对象组成研究组，使从研究开始的时候，研究组与其所代表的人群就存在除研究因素以外的其它因素分布的不均衡性，即选择出的研究对象或样本人群与其代表的总体间的某些特征具有系统的差别，因而导致研究结果与真实情况之间产生差异。在各种流行病学研究设计中都可能产生选择偏倚，应用随机化的方法选择研究对象和严格诊断标准等措施可以有效地防止选择偏倚。

根据选择偏倚产生的原因，介绍以下两种偏倚。

1．无应答偏倚(non-response bias) 由于各种原因对访问调查或通信调查未提供答案者称为无应答者，他们常不同于一般调查对象。如果无应答者比例很高，例如在抽样调查中达到30％，其调查结果就可能不同于真实情况，因而产生偏倚，称为无应答偏倚。产生此偏倚的原因及对策有以下几方面：

(1)调查对象对调查的意义不认识。有的认为自己健康状况良好，或有的患其它慢性病或高龄不愿外人打扰，因而拒绝调查或检查，甚至有意躲避。故应在调查前及调查实施过程中做好宣教工作和组织工作，从关心被调查者的健康出发，耐心地作好解释工作。

(2)调查方法或调查内容不适当，不能得到调查对象的密切配合。因此应结合调查工作的需要，改进调查工作方法。在拟定调查内容、制订调查表时，对调查内容必须认真考虑。

(3)调查对象因各种原因，如出差、探亲等而在调查时未能会见，遇该情况应设法补救，再次进行补查。

2．志愿者偏倚(volunteer bias)来自特殊群体的志愿者，其心理因素和躯体状况与非志愿者有差别，且对研究的依从性可能优于一般人群，以该类人群的样本作为研究对象所获得的资料会明显不同于非志愿者，由此影响了结果的真实性，称为志愿者偏倚。例如，在预防冠心病的研究中，志愿者非常关注自我保健，主动进行体育锻炼，并采用低脂饮食；而非志愿者多是社会经济和健康状况较差的人群，其中许多人可能患慢性病。显而易见，志愿者与非志愿者两组人群存在明显差别，由他们组成不同的调查对象组，其研究结果无疑会产生偏倚。防止的方法是随机选择研究对象。

(二)信息偏倚(information bias)在资料收集阶段，由于观察和测量方法上有缺陷，使各比较组所获得的信息产生系统误差，即为信息偏倚，又称为观察偏倚(observation bias)或测量偏倚(measurement bias)。产生信息偏倚的原因主要是诊断或判断结果的标准不明确、既往资料不准确或遗漏、对各比较组采用了不一致的观察或测量方法，以致获得错误信息影响了结果的真实性。认真培训调查员、尽量使用客观指标、广泛地收集各种信息等措施可以控制信息偏倚。

根据信息偏倚产生的原因，描述以下几种情形，以利于充分认识其作用和影响。

1．回忆偏倚(recall bias)当询问调查对象有关疾病、既往病史、个人习惯、特征或暴露史时，由于多种原因使回答不准确而引起的偏倚称为回忆偏倚。当询问病人某种暴露史，病人因自己患病而对暴露史记忆犹新，而健康人则由于不在意而遗忘。因而调查中应尽量询问近期的情况。

2．报告偏倚(reporting bias)由于调查对象不愿意提供敏感性的真实情况而引起的误差称为报告偏倚。因此调查时应作好解释工作，尽可能消除调查对象的顾虑。

3．观察者偏倚(observer bias)在实际观察中由于观察者变异(observer variation)而产生的

错误称为观察者偏倚。此偏倚可分两种：

(1)观察者间变异：是由于不同观察者观察同—一名调查对象的调查或检查结果存在差异所造成的错误，例如血压测量、细胞计数等。

(2)观察者自身变异：是同一名观察者对不同调查对象前后两次检查或调查结果不同所造成的错误。

防止观察者偏倚产生的方法包括对疾病诊断和阳性结果应有明确的标准；对参加调查和检查的人员应经过统一的培训，采用统一的标准；提高调查工作人员的水平和责任心。

4，测量偏倚(measurement bias)由于检查器械或仪器本身不准确，试剂不符合规格，或试验条件不稳定等都可引起测量误差。例如，测量血压因仪器、测量与标准的误差容易产生偏倚；血红蛋白计未标化，亦可引起偏倚。防止这种偏倚的产生主要在于使用前对仪器进行标定，试验、检验方法应有详细规定并要求严格遵循。

5．预期偏倚(expecting bias)调查者在调查时希望获得预期的结果，因而无意识地或有意识地收集有选择性的材料。例如调查者希望获得“阳性”结果因而有选择性地收集资料。为此，要求调查者具有严谨的科学作风，客观的对待调查工作，以保证调查资料的真实性。

选择性偏倚(selectionbias)主要发生在研究病例组成的初始阶段。测量性偏倚(measurementbias)发生在临床观察过程中，对观察组及对照组的观察力度差异而造成观察结果的人为差异。混杂性偏倚(confoundingbias)发生在对观察结果的分析阶段。

(一)选择性偏倚在研究的开始阶段，由于研究者的偏见或特别的兴趣，有意识地去选择符合自己企求的研究对象，并且不正确的组成了观察组及对照组，使两组患者在观察开始时已存在除诊疗措施以外的差异，直接导致最终结果的不同，并非诊疗措施的效果。现举例说明如下。

1．组成成员偏倚(membershipbias) 某一队列研究欲观察体力活动与心血管并发症的关系。纳人对象为60岁以上的老年人，以自愿入组方式组成观察组，规律地参加冬季门前积雪的体力活动。而对照组则不参加任何体力活动。经整个冬季观察的结果，观察组发生急性心血管并发症就诊者明显低于对照组。研究的结论认为适当规律的参加体力劳动可减少急性心血管并发症的发生。但经过分析发现，出现这种差别，是因为愿意参加铲雪的观察组的成员，具有明显更好的健康状况。当另一研究采用病例对照研究，观察体力劳动与冠心病死亡的关系时，发现其并无明显相关(表10一1)。表10—l体力劳动与冠心病死亡关系的病例一对照研究

2．诊断信息偏倚(detectionsignalbias或unmaskingbias)在选择纳入观察病例时，可因某种与观察内容无直接关系的症状或体征，加速或促成本病的发现，而错误的判定因果关系。例如某研究观察经绝期妇女服用雌激素与子宫内膜癌发生的关系。结果显示服用雌激素可增加子宫内膜癌的发生，并将服用雌激素定为发生子宫内膜癌的危险因素。后经分析发现，服用雌激素可引起经绝期妇女不规则的子宫出血，而子宫出血作为一种诊断信息，可使其及时就诊而增加了发现子宫内膜癌的机会。当以刮宫或手术确定为子宫内膜癌为纳入对象时，再分析其是否服用雌激素，则未发现两者有明显因果关系(表10一2)。表10—2对同一批患者按两种方式研究经绝期妇女服用雌激素与子宫内膜癌的关系服用雌激素未服用雌激素

(二)测量性偏倚衡量性偏倚发生在对观察组及治疗组进行衡量观察的过程中。由于对两组的观察强度和频度存在差异，或者对实验非规范化操作或对影像学资料判断或量化差异，导致最终评价的结果偏离真实的情况。现举例予以说明。

1．疑诊偏倚(diagnostic—suspiciousbias)在研究El服避孕药与下肢血栓性静脉炎相北；第一节偏倚181关关系时，观察者因事先怀疑口服避孕药可能与下肢血栓性静脉炎有关。因而会对口服避孕药的妇女更加注意和更加频繁的仔细搜集下肢静脉炎的证据。除更认真的体检外，会对更多怀疑有静脉炎的妇女作进一步的诊断检查，增加了发现病例的机会。相反，会较草率的检查未服避孕药的妇女，漏掉病状轻微的早期病例。结果为人为造成两组病例发病率上的差异。此种偏倚亦常发生在临床病理学家或影像学家对检查结果的解释和判定。对某些不太肯定的发现，他们会受到已知的临床情况的影响，作出符合临床要求的解释，故亦称期望偏倚。

2．沾染性偏倚(contaminationbias)此种偏倚亦发生在临床研究的观察阶段。由于对照组成员意外地服用了观察组的药物，导致两组最后的结果差异缩小。亦可能因观察者已知哪些是观察组的患者，而给予了更多的关照和咨询，导致直接提高了诊疗的反应。或由此关照使被观察者会采用一些影响疗效的协同措施，导致疗效的提高而偏离了真实的结果。对后一类情况称之为干扰性偏倚(co-interventionbias)。

(三)混杂性偏倚(confoundingbias) 混杂性偏倚简称混杂，虽然可存在于整个临床研究中，但在I临床研究结束后的资料分析阶段被发现和分析出来。由于同时存在两种以上影响最后结果的因素混杂一起，可能错误的判定最终结果是由某一单一因素引起，并因此会夸大其效果，导致真值的偏离。混杂亦可因某种降低疗效的因素存在，而使最终疗效减小的结果。也有可能将没有作用的混杂因素错误地判定为有效。从严格的定义上，混杂因素本身应是一种独立