偏倚及其控制修订稿
第九章常见偏倚及其控制
第九章常见偏倚及其控制(Biases and Their Control）第一节研究结果的变异性1、研究结果的变异性（Variability）数据（指标）的变动或波动。
它可存在于不同水平，包括个体水平，群体水平和样本（研究）水平。
2、变异性的来源：⑴生物学（真实）变异和测量变异：物学变异反映真实的客观变异，测量变异反映测量过程的误差。
⑵随机变异和系统变异：随机变异（误差）的绝对值和方向（符号）交错变化，并呈有界范围的正态分布。
系统变异（误差）的绝对值和方向保持恒定。
测量误差分为随机误差和系统误差。
3变异的水平：⑴个体水平的变异性：指某个体特征测量值的变化，它可以是个体真值随时间的改变，也可以是由于测量误差引起的变化⑵群体水平的变异性：可以看成是各个体的累计变异，因为构成群体的各个体具有不同的遗传素质并受到不同的环境影响。
群体的变异程度常常大于个体的变异。
也受到测量误差的影响。
⑶样本水平的变异性：指通过不同样本的研究所得结果的差异性。
第二节研究的真实性一、概述研究真实性或效度（Validity）指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。
研究误差是研究真实性的反面。
研究误差的两种常见类型：随机误差(random error)系统误差(systematic error)随机误差(random error)：指随机抽样所得统计量与总体参数的差异由抽样（机遇）所致，通常与测量过程及其它变量的影响无关，无方向性可通过统计学方法估计和评价是不可避免的，但通过合理的设计、正确的抽样（加大样本量等）可使之减小系统误差(systematic error)随机误差以外的误差，任何研究都有发生的可能在流行病学调查研究中系统误差又叫偏倚（bias）可以通过严格的设计、实施、分析来尽可能地控制重复试验及增加样本含量并不能减小系统误差研究的可靠性或信度（reliability）亦称精确度（precision），就是反映研究结果中随机误差大小的程度，随机误差小则研究信度高。
f偏倚及其控制——教案、讲稿
③随机化：常用于实验流行病学研究，使研究对象以同等的概率分配到各处理组中，从而使潜在的混杂因素也在各组中均匀分配。
（2）分析阶段：分层分析、多因素分析、标准化
掌握随机误差和系统误差定义、控制方法及两者区别
掌握
启发学生理解二者内涵及关系
本章核心内容，详细讲解，并在讲解具体偏倚类型时引导学生结合前面学过的方法学进行学习，尤其启发学生学习偏倚目的是在科研中识别并进行控制，强调科研中的质量控制
重点、难点
掌握
掌握
理解基础上学会正确判定
掌握
混杂因素具备的条件：
1）是疾病的独立危险因素
2）与所研究的暴露因素有关系
3）不应是暴露因素与疾病因果链中的一个环节
或中间变量
混杂偏倚的控制
（1）设计阶段
①限制：针对某一或某些可能的混杂因素，在研究设计时限制研究对象的入选条件，得到同质研究对象，可防止某些混杂偏倚。
②匹配：是指在为指示研究对象选择对照时，使其针对一个或多个潜在的混杂因素与指示研究对象相同或接近，从而消除混杂因素对研究结果的影响。匹配的方法在实验和非实验研究中均可应用。
减少随机误差的措施：
©多次重复和/或增加研究的样本量。
©改善测量方法和工具。
©统一调查的时间和/或被调查者的生理状态。
©改善研究设计和抽样方案
临床研究中常见偏倚及其控制
临床研究中常见偏倚及其控制本文将详细介绍临床研究中常见的偏倚及其控制方法。
通过对每个章节进行细化，提供给您一个最新最全的范本供参考使用。
1. 背景介绍1.1 研究背景1.2 目的和意义2. 偏倚概述2.1 偏倚的定义2.2 偏倚的分类2.2.1 选择偏倚2.2.2 信息偏倚2.2.3 测量偏倚2.2.4 报告偏倚3. 偏倚的常见类型及控制方法3.1 随机选择偏倚3.1.1 简单随机抽样3.1.2 分层随机抽样3.1.3 整群随机抽样3.2 信息偏倚3.2.1 研究设计的优化3.2.2 信息获取的规范化3.2.3 数据分析的准确性3.3 测量偏倚3.3.1 测量工具的校准和验证3.3.2 测量人员的培训和准确性控制 3.4 报告偏倚3.4.1 发表结果的完整性3.4.2 结果的透明度和准确性4. 偏倚控制的实施步骤4.1 制定研究方案前的偏倚控制计划4.2 研究实施过程中的偏倚监控和管理 4.3 结果统计和分析中的偏倚检验和调整4.4 结果报告和发表时的偏倚审查与修正5. 偏倚控制的案例分析5.1 案例一：随机选择偏倚的控制5.2 案例二：信息偏倚的控制5.3 案例三：测量偏倚的控制5.4 案例四：报告偏倚的控制附件：本文档涉及的附件如下：- 附件一：随机抽样表格- 附件二：测量工具校准记录表- 附件三：报告结果完整性检查清单注释：1. 偏倚（Bias）：在研究设计、数据采集和数据分析过程中对真实结果的系统性偏离。
2. 选择偏倚（Selection Bias）：研究对象在选择上存在偏差，导致样本不具有代表性。
3. 信息偏倚（Information Bias）：研究过程中对信息的收集和处理存在偏差，影响结果的准确性。
4. 测量偏倚（Measurement Bias）：研究过程中对测量指标的采集和记录存在偏差，影响结果的可信度和准确性。
5. 报告偏倚（Reporting Bias）：对研究结果的选择性报告和歪曲，导致研究结论的失真。
临床研究中的偏倚及控制讲解
临床研究中的偏倚及控制讲解临床研究是评估新药治疗效果或疾病预防策略有效性等的重要手段，但由于研究设计和实施过程中的一些因素的存在，可能会引入偏倚（bias），导致研究结果的误差。
为了减小偏倚对研究结果的影响，研究人员需要在研究设计和分析中进行偏倚的控制。
本文将就临床研究中的常见偏倚及其控制方法进行讲解。
1. 选择偏倚（Selection Bias）选择偏倚是由于研究对象的选择不是随机的，而是与研究目标相关的因素导致的偏倚。
为了控制选择偏倚，应采取以下措施：-采用随机分组方法：通过随机分组，可以使得研究对象的分组与其自身特征无关，从而减小选择偏倚的风险。
-需要制定明确的入组和排除标准：研究对象的选择应该严格遵守预定的入组和排除标准，避免人为的选择操作。
-多中心研究：多中心研究可以增加样本的代表性，从而减小选择偏倚的可能。
2. 配置偏倚（Allocation Bias）配置偏倚是指由于随机分组的不完全或不严格导致的偏倚。
为了控制配置偏倚，应采取以下措施：-采用适当的随机化方法：应采用随机数字生成、随机封号等方法以实现随机分组，从而减小分组差异的可能性。
-实施隐藏分组：应确保在研究对象入组前，研究人员无法预测下一个分组的具体分组方法，以保证分组的随机性。
-进行双盲或者三盲研究：盲法是控制配置偏倚的有效手段之一，可以减少研究人员对研究对象的知情和预期。
3. 报告偏倚（Reporting Bias）报告偏倚是由于一些研究结果未被完整地报告或被错误地报告而引入的偏倚。
为了控制报告偏倚，应采取以下措施：-注册研究计划：在开始临床研究之前，应该注册研究计划，并明确预先确定的主要研究结局指标，以减小结果报告的选择性。
-完整报告结果：无论结果是积极的还是消极的，都需要完整地报告，以确保研究结果的透明和客观性。
-准确描述研究方法：应该准确地描述研究的设计和方法，包括分析方法和样本大小等，避免结果解读的误导。
4. 记忆偏倚（Recall Bias）记忆偏倚是由于研究对象回忆自身的信息时，受到主观记忆和偏好的影响而引入的偏倚。
临床研究中常见偏倚及其控制
❖ 不可避免 ❖ 具有规律性，一般呈正态分布 ❖ 重复是控制和缩小随机误差的主要方法
偏倚（系统误差）
➢定义：
指在流行病学研究的设计、实施或资料分析阶 段发生的一种误差，
➢特点：
研究结果系统的偏离真实情况，具有方向性 研究过程中应加以控制甚至消除
➢分类：
选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚
研究偏倚的意义
采用或制定明确、统一与公认的诊断标准， 尽可能选择各级医院的早期病人为研究对象。
❖ 3）采取措施提高应答率
研究中尽量取得研究对象的合作，以获得 尽可能高的应答率，减少失访与退出。
（1）做好组织工作，加强对患者及其家属宣传 研究工作的意义，以提高依从性；
（2）建立健全随访管理制度，随访要有专人负 责，对失访者要及时采取措施以保证随访；
忆不清；关于自然流产史回忆准确性研究发现， 对前10年发生的自然流产，82%回忆准确；前20年 发生的自然流产，仅73%能回忆完整。 ❖ （3）研究对象对所调查的内容或事件关心程度不 同，而致回忆的认真程度不一。
实例：幼儿白血病病因学的病例对照研究
❖ Slewart等（1956）在关于幼儿白血病病因学的病 例对照研究中发现，多数患儿母亲于本次怀孕期 间和孕前接受X线的比例大于对照组，以腹部和骨 盆接受X线检查尤为明显，认为幼儿白血病与母亲 孕期接受X线照射有关。
（一）选择偏倚概念
❖ 选择偏倚：是指所选择的研究对象（样本）与所研 究的目标人群之间在某些特征方面存在的系统误差。
❖ 本质：是研究对象缺乏代表性。常见于病例对照研 究、临床试验和横断面调查。
（二）选择偏倚产生环节与原因
❖ 产生环节：主要发生于研究设计阶段（抽 样未严格遵循随机化原则），亦可发生于 资料收集阶段（无应答，失访过多）。
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法临床研究中的偏倚是指研究结果偏离真实情况的可能性。
偏倚可能导致对研究问题的有偏估计，因此在临床研究中，需要采取一系列的控制方法来降低偏倚的影响。
首先，随机化是控制偏倚的一种重要方法。
随机化是指通过随机的方式将研究对象分配到干预组和对照组，从而降低可能出现的系统性偏差。
随机化可以有效地减少干扰因素对结果的影响，使得干预与对照组之间的差异更有可能是由于干预措施引起的。
其次，对照组的选择和配对也是控制偏倚的重要手段。
对照组的选择要符合研究目的，通常可以选择与干预组相似的人群作为对照组，以确保与干预组的比较更具可比性。
在一些情况下，使用配对的对照组可以进一步减少存在的混杂因素，例如通过相同年龄、性别等进行配对。
此外，盲法是降低偏倚的常用方法之一、单盲或双盲试验可以减少研究人员和受试者对治疗干预或评估结果的期望，从而减少主观因素对结果的影响。
特别是在主观结果评估中，如疼痛感受、生活质量等，采用盲法能够更客观地评估干预效果。
此外，适当的样本大小计算也是控制偏倚的重要手段。
样本大小的确定要根据研究目的、研究设计和预期效应大小来确定。
适当的样本大小可以提高研究的统计能力，减少因样本小而引起的偏倚。
在临床研究中，有时还会使用隐性随访和揭示研究设计等方法来降低偏倚。
通过隐性随访，研究者可以减少与干预相关的期望、降低受试者的依从性，从而更真实地反映干预效果。
而揭示研究设计是指研究结束后，将研究组别和干预方式对受试者进行揭示，这样可以降低研究者和受试者在干预期间的偏倚。
此外，在临床研究中，还存在一些专门用于控制偏倚的设计和分析方法，如多重比较校正、倾向评分匹配、子集分析等。
这些方法可以进一步减少混杂因素的影响，提高研究结果的可靠性。
总之，临床研究中的偏倚是不可忽视的因素，它可能导致研究结果的偏离。
为了降低偏倚的影响，采取一系列控制方法是十分必要的，如随机化、对照组选择和配对、盲法、适当的样本大小计算等，可以有效地减少偏倚的影响，提高研究结果的可靠性和可解释性。
偏倚及其控制【范本模板】
流行病学中常见的偏倚及其控制误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。
包括随机误差、系统误差随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异,也称抽样误差。
只能减少,不能避免。
随机误差的两个特点1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值；2、随机误差的范围可以用可信区间估计,当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。
系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。
随机误差和系统误差的区别1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大,如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差.系统误差不受样本量增加的影响,因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差；2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。
偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。
选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。
主要产生于研究的设计阶段,在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。
常见的选择偏倚1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚(Berkson's bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时,由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。
用住院病例进行研究时可能没有包括：1)抢救不及时死亡的病例2)距离医院远的病例3)无钱住院的病例4）病情轻的病例2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。
8偏倚及其控制
第一节 误差
一、误差概念 二、误差的种类
一、误差的概念
误差是指对事物某一特征的测量值偏 离真实值的部分。因此，必须有“金标准” 或相对可靠的标准来测量真实值，才能度 量误差。
二、误差的种类
临床研究中常见的误差有两类：
随机误差
系统误差
1.随机误差 指随机抽样所得样本统计量 与总体参数的差异，也称抽样误差。 抽样误差有两个特点： 第一，样本的观察值都在平均值上下分 布 第二，随机误差的范围可以用可信区间 估计
合计
547 1627 2174
病例
38 113 151
对照
34 117 151 1.16
合计
72 230 302
≥75 85 <75 116 合计 201 OR
3.无应答偏倚 在流行病学调查研究中，那些因各 种原因不回答或不能回答所提出问题的 人称为无应答者，任何一项流行病学调 查研究都可能有一定比例的无应答者， 无应答者可能在某些重要的特征或暴露 方面与应答者有区别。如果无应答者超 过一定的比例，将会影响研究结果的真 实性，由此产生的偏倚称为无应答偏倚。
成为混杂因素必须具备以下三个基本特征： （1）混杂因素必须是所研究疾病的独立危 险因素，如果不找出或不避开，所得的研 究结果可能不是研究因素造成的； （2）混杂因素必须与所研究的暴露因素存 在统计学联系； （3）混杂因素不应是暴露因素与疾病因果 链中的一个环节或中间变量。
2.混杂因素的测量 研究中常见的混杂因素可分为两类： （1）其他未知的病因因素的相关因素或代 表因素：常见的有与人口统计学有关的因 素，如年龄、性别、职业、经济收入、文 化水平等指标是经常遇到的混杂因素。 （2）暴露因素以外的其他病因因素或危险 因素
第9章 偏倚及其控制
– 病例常常努力回忆暴露来理解为什么会得病 – 对照可能不大记得起暴露，因为那对他们不重要
常见的信息偏倚
2. 报告偏倚（reporting bias）
– 在研究信息收集时，由于某些原因，研究对象有意 夸大或缩小某些信息而导致的系统误差
常见的选择偏倚
2. 检出症侯偏倚
– 某一因素与某一疾病并无因果联系，但因该因素能 促进类似的症状和体征出现，使病人急于求医，医 生注意这种临床表现和疾病的早期诊断，使该病的 检出率大为提高，从而得出某因素与该病有因果关 系的联系 – 该偏倚常发生在以医院为基础的病例对照研究
Байду номын сангаас
雌激素
导致
子宫出血
虚假关联
• 涉及劳保、福利时，职业人群可能会夸大某些有害 因素的暴露信息 • 涉及健康状况时，研究对象可能为继续从事该项工 作而有意掩盖某些患病信息 • 盲法使用不当导致研究对象知道分组情况，可能有 意夸大或缩小疗效或不良反应 • 敏感问题的调查较易出现瞒报
• 度量
– 金标准
【知识点9-2】
(1) 偏倚是指在研究过程中，由于某种或某组因素的 影响，使研究的结果或结论系统地偏离真实情况， 其偏离的方向一致或基本一致，这种系统误差称 为偏倚 (2) 偏倚有两个方向：正偏倚和负偏倚
第 2 节 偏倚的分类及其产生的原因
Section 2 Categories and Causes of Bias
• 研究的真实性或效度（validity）
– 研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观真实 值的符合程度 – 测量值与真实值之间的差异来源于误差 – 误差
流行病学 第8章 偏倚及控制
一、分类
（一）、选择偏倚（selection bias）
研究对象的选取过程中，由于选取方式不当，导致 入选对象与未入选对象之间存在系统差异，由此造成的 偏倚称为选择偏倚。例如研究对象采用志愿者，方便样 本，或者研究对象的无应答或失访等。
选择偏倚对结果的影响是在选择研究对象时 出现了系统误差，认为地夸大或减小了研究因素 与疾病之间的关联程度，是研究阶段设计阶段经 常出现的错误。
误差分为两类：
随机误差
系统误差
流行病学研究中，研究者要考虑到这两种误 差，并且必须要设法避免减少这两种误差的来 源，以使研究结果与真实客观情况相一致，才 能提高研究的真实性。
医学科学研究的真实性
真实性(效度) 定义 指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客
观实际的符合程度。
内部真实性 指研究结果能准确反映目标人群真实状况的程度。
（2）混杂因素必须与所研究的暴露因素存在统 计学联系。
（3）混杂因素不应是暴露因素与疾病因果链中 的一个环节或中间变量。
二、偏倚的控制
（一）、严格的科研设计 多数偏倚的产生与设计密切相关，如果研究
结束时再行注意为时已晚，有的则不能校正， 因此研究者应充分了解和估计可能产生的偏倚 ，用严谨的科研设计来避免这些偏倚。
盲法是减少信息偏倚，尤其是控制调查偏倚 的重要方法。
4、限制（restriction）
限制是指对研究对象选择的条件加以控制。 是控制混杂偏倚的方法之一。
当认为某因素可能是混杂因素时，我们在选 择研究对象时可以对此加以限制。
研究口服避孕药与心肌梗死的关系时，考虑 年龄可能为混杂因素，只选择某一年龄组的妇女 作为研究对象。
一、描述性研究中常见的偏倚及控制
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法临床研究的目标是评估医疗措施的效果和安全性，以指导临床实践或政策制定。
然而，由于人类实验的复杂性和伦理限制，临床研究中存在着多种偏倚（即误差）的可能性，这可能导致研究结论的失真。
因此，为了减少偏倚并提高研究的可靠性，在设计和进行临床研究时需要采取相应的控制方法。
一、随机分组设计：偏倚：选择性偏倚，指研究者可能倾向于将更严重的患者分配到他们认为较好的治疗方法组，或将健康状况较好的患者分配到他们认为较差的治疗方法组。
控制方法：随机分组设计能够将受试者随机分配到不同的治疗组中，以减少选择性偏倚的可能性。
通过随机分组可以保证研究组和对照组之间的可比性，控制其他潜在的干扰因素。
二、盲法：偏倚：知识偏倚，即治疗组和对照组中患者或研究者对受试者的知识或期望有所差异，从而影响了研究结果的评估。
控制方法：单盲法和双盲法是常用的方法。
单盲法指受试者不知道自己所接受的是哪种治疗方法；双盲法指受试者和研究者均不知道其所接受的治疗方法。
盲法能够降低知识偏倚对研究结果的影响，使研究结果更加客观和可靠。
三、对照组选择和匹配：偏倚：记忆偏倚，指回顾性对照研究中，受试者和对照组之间基线特征存在差异，从而影响了研究结果的比较。
控制方法：对照组的选择要与实验组相匹配，以控制其他可能的潜在干扰因素。
匹配可根据年龄、性别、病情严重程度等因素进行。
此外，区组随机设计和块随机设计是一种经常使用的对照组配对方法，可以进一步控制潜在的干扰因素。
四、分层随机：偏倚：混杂因素偏倚，即伴随其他疾病或因素而导致的干扰因素。
控制方法：分层随机法可以将混杂因素作为分层变量，使其在不同的实验组中均匀分布，从而减少混杂因素对研究结果的影响。
五、交叉设计：偏倚：演化偏倚，即研究对象在不同时期因为疾病的发展、治疗的效果等因素而导致结果的改变。
控制方法：交叉设计可以在相同受试者中比较不同治疗方法的效果，消除演化偏倚的影响。
研究对象在不同时期接受不同治疗方法，从而使得个体间的差异及干扰因素得到消除或降低。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
偏倚及其控制
WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
流行病学中常见的偏倚及其控制
误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。
包括随机误差、系统误差
随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。
只能减少，不能避免。
随机误差的两个特点
1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值；
2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。
系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。
随机误差和系统误差的区别
1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大，如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差。
系统误差不受样本量增加的影响，因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差；
2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。
偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。
选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。
主要产生于研究的设计阶段，在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。
常见的选择偏倚
1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。
用住院病例进行研究时可能没有包括：
1)抢救不及时死亡的病例
2)距离医院远的病例
3)无钱住院的病例
4)病情轻的病例
2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。
3、无应答偏倚和志愿者偏倚（non-respondent bias and volunteer bias）无应答者指调查对象中那些因为各种原因不能回答调查研究工作所提出的问题的人。
一项研究工作的无应答者可能在某些重要特征或暴露上与应答者有所区别。
如果无应答者超过一定比例，就会使研究结果产生偏倚，即无应答偏倚。
4、检出征候偏倚（detection signal bias）亦称为揭露伪装偏倚（unmasking bias），指某因素与某疾病在病因学上虽无关联，担由于该因素的存在而引起该疾病症状或体征的出现，从而使患者及早就医，接受多种检查，导致该人群较高的检出率，以致得出该因素与该病相关联的错误结论。
5、易感性偏倚（susceptibility bias）有些因素可能直接或间接影响观察人群或对照人群对所研究疾病的易感性，导致某因素与某疾病间的虚假联系，由此产生的偏倚称为易感性偏倚。
6、排除偏倚（exclusive bias）在研究对象的确定过程中，没有按照对等的原则或标准，而自观察组或对照组中排除某些研究对象，这样导致因素与疾病之间联系的错误估计，称为排除偏倚。
选择偏倚的控制
1、研究者应充分了解该项研究工作中各种可能的选择偏倚来源，并在研究设计过程中尽量避免；
严格掌握研究对象的纳入与排除标准，使研究对象能较好地代表其所出自的总体；
2、为了避免存活因素的影响，在进行病例对照研究时，如果病例组选择新诊断的病人，则对照组不应由慢性病病人组成；如果对照所患的慢性病严重地影响暴露，则更不应作为对照；
信息偏倚（information bias ）又称观察偏倚（observational bias），指研究中有关研究对象的或来自研究对象的信息是错误的，会产生系统误差。
信息偏倚的表现是使研究对象的某种特征被错误分类如暴露于某因素者被错误地认为是非暴露者，某病的患者被认为是非患者。
常见的信息偏倚
1、回忆偏倚（recall bias）指在回忆过去的暴露史或既往史时，因研究对象的记忆失真或回忆不完整，使其准确性或完整性与真实情况间存在的系统误差。
2、报告偏倚（reporting bias）与回忆偏倚不同，报告偏倚是指研究对象因某种原因故意夸大或缩小某些信息而导致的偏倚，因此也称说谎偏倚。
3、诊断怀疑偏倚（diagnostic suspicion bias）如果研究者事先了解研究对象对研究因素的暴露情况，怀疑其已经患某病，或在主观上倾向于应该出现某种阳性结果，于是在作诊断或分析时，倾向于自己的判断。
如对暴露者或实验组进行非常细致的检查，而对非暴露者或对照组则不然，从而使研究结果出现偏差。
4、暴露怀疑偏倚（exposure suspicion bias）研究者若事先了解研究对象的患病情况或某种结局，主观上认为某病与某因素有关联时，在病例组和对照组中采用不同的方法或使用不同深度和广度的调查方法探索可疑的致病因素，从而导致错误的研究结论，由此引起的偏倚称为暴露怀疑偏倚。
5、检出偏倚（detection bias）实验过程中由于实验的仪器和试剂质量不好及操作人员的操作误差造成的偏倚称为检出偏倚。
6、诱导偏倚（inducement bias）在调查过程中，调查者询问技术不当，或者为取得阳性结论，诱导调查对象做某一倾向性的回答，从而使调查到的结果偏离真实情况，由此产生的偏倚称诱导偏倚。
信息偏倚的控制
1、研究者对拟进行的研究要制定明细的资料收集方法和严格的质量控制方法；
2、尽可能采用“盲法”收集资料；
3、尽量采用客观指标的信息；
4、严格调查设计和研究人员的科学态度。
混杂偏倚
混杂偏倚指在流行病学研究中，由于一个或多各潜在的混杂因素的影响，掩盖或夸大了研究因素与疾病之间的联系，从而使两者之间的真正联系被错误地估计。
混杂因素：称外来因素，指与研究因素和研究疾病均有关，若在比较的人群中分布不均，可歪曲研究因素与疾病之间真正联系的因素。
混杂因素的基本特征
1、必须是所研究疾病的独立危险因素，如果不找出或不避开，所得的研究结果可能不是研究因素造成的；
2、必须与所研究的暴露因素存在统计学联系；
3、一定不是研究因素与研究疾病因果链上的一个环节或中间变量。
混杂的控制
1、限制:针对某一或某些可能的混杂因素，在设计时对研究对象的入选条件予以限制。
控制已知的混杂因素，不能控制未知的混杂因素。
利：对研究对象针对潜在的混杂因素实行限制后，可得到同质的研究对象，从而可以防止某些混杂偏倚，有利于对研究因素与疾病之间的关系作出较为准确的估计弊：研究对象对总体的代表性可能会受到影响，因而研究结论的外推会受到一定的限制
2、匹配:在为研究对象选择对照时，使其针对一个或多个潜在的混杂因素与研究对象相同或接近，从而消除混杂因素对研究结果的影响。
利：对某一因素进行匹配可以消除掉该因素可能的混杂作用，提高统计效率
弊：失掉了对这一因素进行分析的机会，既不能分析其作为研究疾病危险因素的作用，也不能分析该因素与其他因素间的交互作用，造成信息丢失
3、随机化:指以随机化原则使研究对象以等同的几率被分配在各处理组中，从而使潜在的混杂因素在各组间分布均衡。
4、统计处理:混杂偏倚在资料分析阶段也可以通过一定的统计处理方法予以控制。
如分层分析、使用回归模型等。
现况研究中常见的偏倚
选择偏倚
无应答偏倚
幸存者偏倚
报告偏倚
回忆偏倚
测量偏倚
病例对照研究中常见的偏倚入院率偏倚
现患病例-新发病例偏倚
检出症候偏倚
时间效应偏倚
回忆偏倚
调查偏倚
混杂偏倚
队列研究中常见的偏倚
选择偏倚
失访偏倚
信息偏倚
混杂偏倚。