(完整版)常见偏倚及控制
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临床研究是为了探究特定治疗方法的有效性和安全性而进行的科学研究。
然而，由于人类研究的复杂性和不确定性，所得结果可能存在偏倚（Bias）。
偏倚是指在研究设计、数据收集、数据分析和结果报告过程中，由于意外或有意的错误，导致了对真实效应的错误解释。
偏倚的存在可能导致结果的不准确性和不可靠性，从而影响临床决策和指导实践。
常见的临床研究偏倚包括：1. 选择偏倚（Selection Bias）：指研究中选择样本的方式与研究目标或总体特征不一致，导致样本无法代表目标总体。
例如，使用方便采样（Convenience Sampling）而非随机抽样可能导致选择偏倚。
2. 信息偏倚（Information Bias）：指研究中信息的收集和报告存在错误或不完整，导致结果产生误导性。
信息偏倚可以分为观察时偏倚（Observational Bias）和报告偏倚（Reporting Bias）。
观察时偏倚可能由于测量方法、测量工具或观察者主观判断等因素引起。
报告偏倚可能是由于研究结果的重要性、正向结果的偏好或权威压力等原因导致重要结果未能完整报告。
3. 记忆偏倚（Recall Bias）：指研究参与者回忆过去事件或情况时存在的系统性错误。
例如，研究关注过去暴露与结果的关系，参与者的回忆可能不准确或受先入为主的认知影响。
4. 探测偏倚（Detection Bias）：指评估结果的方法对不同干预或参与者有不同的敏感性，导致研究结果的估计值存在误差。
例如，如果评估员知道受试者接受的治疗方法，可能在测量结果时有意无意地做出倾向性判断。
为了控制这些偏倚，研究者可以采取一些方法：1. 随机分组（Randomization）：随机分组可以减少选择偏倚，并使得不同组之间的人口学和疾病特征基本相似，从而降低混杂因素的影响。
2. 盲法（Blinding）：盲法分为单盲和双盲。
单盲指研究参与者或评估结果的人员不知道干预措施的分组情况；双盲指干预的研究人员和参与者都不知道他们所处的组别。
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临床研究中常见偏倚及其控制1.引言在临床研究中，偏倚（bias）是一个非常重要的概念。
它指的是在研究过程中可能导致研究结果与真实情况不一致的因素。
控制偏倚是确保研究结果的可靠性和有效性的关键步骤。
本文将介绍临床研究中常见的偏倚类型及其控制方法。
2.偏倚类型2.1 选择偏倚（Selection bias）选择偏倚是指参与研究的样本群体与目标总体不完全一致，从而导致研究结果的错误。
控制选择偏倚的方法包括：- 随机抽样：通过随机选择样本，减少选择偏倚的可能性。
- 匹配：在研究设计阶段根据特定标准选取对照组样本，使其与受试组样本在某些特征上匹配，减少选择偏倚的影响。
- 敏感性分析：通过分析不同样本选择策略下的研究结果，评估选择偏倚的影响程度。
2.2 测量偏倚（Measurement bias）测量偏倚是指在对研究对象进行测量时，存在的误差或倾向性，导致测量结果与实际情况存在偏差。
控制测量偏倚的方法包括： - 标准化测量工具：使用标准化的测量工具或问卷，确保测量结果的准确性和可比性。
- 培训和校准：对参与测量的研究人员进行培训和校准，提高测量的一致性和准确性。
- 双盲设计：在实验研究中，采用双盲设计，使研究人员和受试者在不知道实际处理情况的情况下进行评估，减少主观判断的干扰。
2.3 回忆偏倚（Recall bias）回忆偏倚是指在调查研究中，受试者对过去事件的回忆存在偏差，导致研究结果的失真。
控制回忆偏倚的方法包括： - 限定回溯时期：对受试者进行限定回溯时期，减少过远过近的回忆，提高回忆的准确性。
- 不透露假设：在调查过程中，不透露研究者的假设和研究目的，减少受试者对回忆的主观干扰。
- 避免听证：避免向受试者介绍其他受试者的回忆情况，以免互相影响。
3.控制偏倚的方法3.1 随机化随机化是控制偏倚的重要手段，它可以通过评估和平衡干扰因素的分布，减少干扰因素对研究结果的影响。
在临床研究中，常用的随机化方法有简单随机化、分层随机化、区组随机化等。
医学科研中常见偏倚及控制
失访偏倚：是一种无应答，主要发生在前 瞻性队列研究和实验研究中。 （1）随访过程中因种种原因拒绝继续留在 观察组中。 （2）观察对象在出现预期的结果之前死于 其他疾病或事故。 如果暴露组与对照组观察对象均有 500人，随访过程中均失访100人，其结 果是否可靠？？？
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（5）排除偏倚：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，这样导致该因 素与疾病之间的错误估计，称为排除偏倚。 利血平与乳腺癌关系： 病例组含有高血压患者（部分服利血平）， 对照组排除高血压患者。
的无应答或失访等。
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描述性研究的选择偏倚
主要体现在样本对总体的代表性上
如不是采用随机抽样而是使用方便样本，或某些特定 群体（志愿者、因特网利用者等）造成的外部效度（外推） 受限问题。 控制方法
尽量采用随机抽样，避免样本选取的偏向
对特定群体的结果在外推上要谨慎等
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分析性研究的选择偏倚
主要体现 研究对象进入、排除、不参与或失访等与研
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3.患颈椎病并属上等阶层：共1200人， 正常入院：1200×25%＝300人 接受保健检查入院：900×40%＝360人 实际入院人数：300＋360＝660人 4.患颈椎病不属上等阶层：共4800人 正常入院：4800×25%＝1200 实际入院人数：1200
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颈椎病与社会地位的关系：
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此外，现患病例有时会主动改变其对危 险因素的暴露，导致对危险因素与疾病关 系的低估。 队列研究发现高胆固醇血症与冠心病 的RR为2.4。而病例对照研究中，RR为1.16。 原因：病例对照研究中的现患病例 已改变了他们高胆固醇的饮食习惯。
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（3）检出偏倚：指某因素与某疾病无关联， 但由于该因素的存在而引起某些症状或 体征的出现，从而使患者及早就医，接 受多种检查，导致该人群该病的检出率 较高，以致得出该因素与该疾病有关联 的错误结论。 雌激素与子宫内膜癌 1975年，Ziel和Finkle：口服雌 激素是子宫内膜癌危险因素（高度联系， 方法病例对照研究）
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。
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。
临床研究中常见偏倚及其控制
暴露怀疑偏倚往往会夸大研究因素与研究结果间的联系，造成正偏。
如研究某因素与一种疾病的关系时，研究者从主观上认为两者有联系并希望出现阳性结果，在收集基本情况或随访信息时，会在下意识中充分挖掘病例组的暴露信息而忽略对照组的暴露信息。
4.测量偏倚（measurement bias）
临床研究中常见偏倚 及其控制
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提纲
概述
选择偏倚及其控制
信息偏倚及其控制
混杂偏倚及其控制
/CONTENTS
一、概述
误差(error) 定义： 指对事物某一特征的度量值偏离真实值的部分，即测量值与真实值之差 分类： 随机误差(random error) 系统误差(systematic error)，即偏倚(bias)
调查手段要简便易行，对调查内容中的敏感问题采取适当的处理技巧。
尽量在一般人群中选择研究对象 能够代表源人群
PART ONE
2．在应用具体研究方法是控制选择偏倚的主要针对性措施
在横断面调查时，采用随机抽样，并保证一定的样本含量，以增强样本的代表性，必要时可采用分层随机抽样的方法，尽量提高应答率。 在病例对照研究中，最好用人群中全部新发病或新发病的随机样本；对照应能代表产生病例的人群。若难以做到，则在多个医院选择病例，同时选择医院与社区对照，并尽可能选用新病例，不用死亡病例和老弱对象。
二、选择偏倚及其控制
选择偏倚概念
选择偏倚产生环节与原因
常见选择偏倚
选择偏倚的控制
（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。
科学研究中常见的偏倚及其控制
1
误差 （error）
对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。 随机误差 （random error ） 系统误差 （systematic error ）
2
随机误差指随机抽样所得的均 Nhomakorabea与总体参数的差异，也称 抽样误差。只能减少，不能避免。
可以是测量方法本身的随机变异，也可以是被测 定的生物现象的随机变异。
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在美国弗明汉地区对心血管系统疾病的研究中发 现：男性居民在队列研究中，具有高胆固醇水平者，
患冠心病的OR 值为2.4，而在病例对照研究中， 病例组和对照组却无明显差异（OR =1.16）。
原因：病例对照研究中的现患病例已改变了他们高胆 固醇的饮食习惯。
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3、无应答偏倚（non-respondent 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。
现暴露于有毒物质的工人的死亡率比一般人群还低， 这主要是接触该有毒物质的工人，其初始的健康水 平要比一般人群要高，其易感性低。
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健康工人效应 有人开展了一项历史性队列研究，来评价接触木尘 对呼吸系统疾病死亡率的影响。研究者选择了家具 制造厂的工人作为暴露组，以全体人群作为非暴露 组，结果发现家具制造厂工人的呼吸系统疾病的死 亡率低于全人群。
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1.θ>1时： （1） θ’>θ>1时，夸大危险效应，为正偏倚。 （2）θ>θ’>1时，缩小危险效应，为负偏倚。
2.θ<1时： （1） θ’<θ<1时，夸大 保护效应，为正偏倚。 （2）θ<θ’<1时，缩小保护效应，为负偏倚。
常见偏倚与控制
6．失访偏倚(withdraw bias／loss of follow-up)
是无应答的另一种表现形式。 在队列研究和干预性研究中，由于观察时间较长，
1．人院率偏倚(admission rate bias) 又称伯克森偏倚(Berkson bias)
1946年Berkson等利用医院资料进行病例对照研究探索病因 时，由于疾病症状的严重程度、患者就医的条件、人群对某 一疾病的认识程度，以及医疗保健制度和社会文化经济等诸 多因素的差异，使病人出现了不同的住院率，因而可能会夸 大或掩盖某因素与某疾病的真实联系，即由于具有某因素和 不具有某因素的患者人院率不同，导致该因素与研究疾病形 成虚假联系。
内部真实性和外部真实性
内部真实性：研究课题中，能排除偏差因素 的干扰和影响，取得的研究结果和结论真实， 可以被重复。
外部真实性：研究结果能在相应的疾病、对 象和不同的环境中推广应用，且能取得相同 (似)的效果，因而都可被重复。
例如，美国进行了一项声誉很高的退伍军人 高血压病治疗效果的临床试验研究。
X2=15.215, v＝1 P<0.01 计算B病与X因素的关联强度比值比OR为： OR＝(104×400)／(140×160)＝1.86
2．错误分类偏倚 (misclassification bias)
由于疾病的诊断标准不明确，或者诊断方法 不完善，结果是错误地将病例判断为非病例 而归类于对照组，将非病例判断为病例而归 类于病例组，产生错误分类偏倚，影响结果 的真实性。
常见偏倚及其控制
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3、信息偏倚（information bias） 在获取暴露、结局或其他信息时所出现的系统
误差或偏差叫信息偏倚。信息偏倚又称为错分偏 倚（misclassification bias）
错分偏倚（misclasfication bias)：暴露错分; 疾病错分；联合错分 原因：仪器不准；检验技术不熟；定义不明 影响：无差异错分；有差异错分
常见偏倚（bias）及其控制
1、选择偏倚（selection bias） ：
有人拒绝参加； 有些人的档案丢失了或记录不全； 研究对象由志愿者组成，他们往往或是较健康的或是有 某种特殊倾向或习惯的； 早期病人，在研究开始时未能发现等。
控制: 预防为主，抽样方法正确，严格按规定标准选择对象
1
2、失访偏倚（lost to follow-up） 这是队列研究中不可避免的偏倚。失访从本质上是
4
控制
➢ 提高临床诊断技术、明确各项标准 ➢ 选择精确稳定的测量方法 ➢ 事前调准仪器 ➢ 严格实验操作规程 ➢ 同等对待每个研究对象 ➢ 培训调查员，提高技巧，统一标准
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4、混杂偏倚：由于混杂因子的影响造成
控制 研究化或多因素分析
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破坏了原有样本的代表性，因而实质上属于选择偏倚。 一项研究的失访率最好不超过10%。
队列研究最常见、最不易控制的偏倚 原因：迁出；外出；不再合作；死亡(不>10% ) 影响：失访率；失访者特征；两组失访差异
2
控制
设计时 选择便于随访的人群 在计算的研究样本的基础上扩大10%
实施时 加强对随访员的管理 制定随访计划和监测措施 期中分析
临床研究中常见偏倚及其控制
汇报人：
202X-12-28
CATALOGUE
目 录
• 临床研究中的偏倚概述 • 常见偏倚类型及控制方法 • 临床研究中的伦理问题与偏倚控制 • 临床研究中的质量控制与偏倚控制 • 临床研究中偏倚控制的未来展望
01
CATALOGUE
临床研究中的偏倚概述
偏倚的定义与分类
由于研究对象的选取标准或方法 不严谨，导致研究结果偏离真实 情况。控制方法：采用随机抽样 、扩大样本量、提高研究对象的 代表性等。
信息偏倚
由于信息采集或记录不准确、不 完整，导致研究结果出现误差。 控制方法：采用标准化操作规程 、提高数据采集和记录的准确性 等。
实施偏倚
由于研究过程中的操作或执行不 当，导致研究结果偏离真实情况 。控制方法：采用标准化操作规 程、加强培训和监督等。
偏倚可能干扰对因果关系的判断，导 致错误地认为某些因素与疾病之间存 在关联。
偏倚的识别与控制
识别方法
通过文献回顾、专家咨询、预实验等方法 来识别可能存在的偏倚。
样本量估算
Hale Waihona Puke 合理估算样本量，确保研究具有足够的代 表性，减少抽样误差对结果的影响。
控制方法
采取科学的研究设计、严谨的实验操作、 准确的数据采集和合理的统计分析等措施 来控制偏倚的产生。
应用价值。
04
CATALOGUE
临床研究中的质量控制与偏倚 控制
研究设计阶段的质量控制
明确研究目的和假设
在研究开始前，应清晰地定义研究目的和假 设，确保研究具有科学性和可行性。
科学选择样本
根据研究目的和假设，选择合适的样本来源和样本 量，确保样本具有代表性和可靠性。
最新临床研究中常见偏倚及其控制
偏倚 机遇 研究结论
外部真实性：外推到样本所属总体或其他人群
实例：美国退伍军人高血压治疗临床试验
研究对象是143例30~73岁退役军人，平均舒张压 115~129mmHg，均无高血压并发症。研究设计严谨，采用 随机分组、双盲观察，研究对象始终配合很好，统计学处 理正确。研究结果发现采用双氢克尿噻与利血平联合用药 能明显降低心、脑、肾等并发症。
临床研究中常见偏倚及其 控制
提纲
一、概述 二、选择偏倚及其控制 三、信息偏倚及其控制 四、混杂偏倚及其控制
3.机遇对研究结果的影响
1）假阳性：如实际上两种方法治疗疗效相同，如少数病人 的抽样研究发现甲、乙两方法疗效不同，这是由于机遇的 影响而发生的假阳性错误，统计上称一类错误，用α表示。 弃真
人群A、B两病及C因素分布
病种 有C因素 无C因素 总人数
A病 750
4250
5000
B病 750
4250
5000
OR＝(750×4250)/(4250×750)＝1
假设：A病入院率60％，B病25％，危险因素C的入 院率40％
病种 有C因素
无C因素 总人数
A病
750×60％=450
4250×60％ 3120
750×40％×40％=120
＝570
＝2550
B病 750 750×25％=188
4250×25％ 1476
750×75％×40％=225
＝413
＝1063
OR＝(570×1063)/(2550×413)＝0.575
2.检出症候偏倚
1）概念：指某因素与某病在病因学上虽无关联， 但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，以至得出该因素与该疾 病相关联的错误结论。
常见偏倚及控制
低 116 1511 1627 7.13
合计 201 1973 2174 9.25
诊断信息偏倚(detection signal bias)
指某疾病与暴露因素之外存在另外一个临床症 状或体征，这种症状或体征不是该疾病的危险 因素，但人们往往因为这种症状或体征就诊， 从而间接提高了该疾病早期病例的检出率，但 过高估计了暴露因素的程度，造成暴露因素和 该疾病关系的偏倚
随机分配的目的：使研究对象的非处理因素 和混杂因素在各组间趋于均衡，组间基线情 况有良好的可比性，而使得处理因素的真实 差别得以显示
设计阶段的控制
配对或匹配(matching)： 配对是控制混杂因素常用的方法，特别在病例-对照
研究中较常用 匹配病例组和对照组的研究对象，匹配的特征一般包
括年龄、性别、病情等因素 配对的缺点：
在研究口服避孕药与下肢血栓性静脉炎关系的 队列研究中，观察者会对口服避孕药的妇女更 加频繁、仔细的收寻静脉炎证据，尤其是对病 情较轻，需仔细检查才能确诊的病例。而对未 口服避孕药的妇女检查较马虎，造成暴露与疾 病结果的偏倚
在开放性的药物临床试验中，也容易发生诊断 怀疑偏倚
来自研究者的偏倚之沾染偏倚
暴露因素与疾病发生的关联程度受到其他因 素的歪曲或干扰而造成的系统误差
在研究设计阶段和资料分析阶段未能对混杂因 素加以控制或未进行校正，使得研究结果与真 实情况不符
混杂偏倚会影响病因研究的因果关系、疾病治 疗的效果和预后因素的评价
混杂因素存在的条件
混杂因素对研究结果有影响 混杂因素与暴露因素伴随存在 混杂因素在比较人群中的分布不均衡
信息偏倚的控制
严格的调查设计和研究人员的科学态度，严 格的质量控制措施 尽量采用“盲法”收集资料 尽量收集客观指标的资料 采用调查技巧避免无应答、回忆和说谎偏倚 收集资料的范围可以适当广泛些，借以分散 调查人员和研究对象对某项因素的注意力， 减少某些偏见带来的偏倚
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中的偏倚及控制讲解引言：临床研究是评估医学干预措施安全性和有效性的重要方法。
然而，在进行临床研究时，由于各种原因，可能会产生偏倚，影响研究结果的准确性和可靠性。
因此，了解和控制研究中的偏倚是临床研究的关键之一。
本文将详细介绍临床研究中常见的偏倚类型和控制方法。
一、选择偏倚选择偏倚是由于研究对象选择不当引起的偏倚。
常见的选择偏倚包括：1、非随机选择：研究对象的选择不是随机进行的，可能导致对研究对象特点的错误估计。
2、丢失追踪偏倚：研究对象在随访过程中丢失或失去追踪，导致结果缺失或不全。
3、剔除偏倚：研究者在分析数据时，剔除了某些不符合要求或不完整的数据，导致结果偏向某一方向。
控制选择偏倚的方法包括：1、随机分组：通过随机分组，尽可能减少选择偏倚的可能性。
2、利用对照组：设立对照组，与干预组进行比较，尽可能减少干预因素对结果的干扰。
3、进行完整性分析：对丢失追踪的研究对象进行完整性分析，尽可能充分利用已有的数据。
二、观察偏倚观察偏倚是由于研究者观察方法不当引起的偏倚。
常见的观察偏倚包括：1、信息偏倚：研究者因为主观经验或期望影响了数据的收集和分析。
2、回忆偏倚：研究对象在回顾过去事件时，由于记忆衰退或个人主观因素，记忆出现偏差。
控制观察偏倚的方法包括：1、盲法：对研究者、研究对象和数据分析者进行盲法设计，减少主观因素的干扰。
2、使用标准操作程序：在数据收集时使用标准操作程序，减少信息偏倚和回忆偏倚的可能性。
3、多中心研究：在多个研究中心进行研究，减少个体观察偏倚的影响。
三、报告偏倚报告偏倚是由于研究结果的报道不全面或不准确引起的偏倚。
常见的报告偏倚包括：1、发表偏倚：研究者倾向于发表阳性结果而忽视或压制阴性结果。
2、结果选择性偏倚：只报告某些结果或指标，而忽略其他不利于研究者假设的结果。
控制报告偏倚的方法包括：1、完整报告结果：尽可能完整地报告所有研究结果，包括阳性和阴性结果。
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是否有无应答偏倚取决于无应答者在疾病暴露 因素方面的特征是否与应答者有差异
美国曾采用邮寄问卷形式，调查美国退伍军人 吸烟习惯。30天后总结收集的回复，结果发现， 不 吸 烟 者 有 85% 回 复 了 问 卷 ， 而 吸 烟 者 宫内膜癌的关系 （以阴道出血就诊的病例）
子宫
服用雌激素
内膜癌
有
无
OR
合计 发生率(％)
有
45 72 117 38.46 9.82
无 合计
7 110 117 52 182 234
5.98 22.22
2 35.70, P 0.001
表3b 妇女绝经期服用雌激素与子宫内膜癌的关系 （以刮宫和子宫切除的病例）
子宫
服用雌激素
内膜癌 有
无
OR
合计 发生率(％)
有
59 89 148 39.86 1.67
无
42 106 148 28.38
合计 101 195 296 34.12
2 4.34, P 0.037
选择偏倚的控制
对研究过程中可能出现的偏倚有充分的了解，在 设计时考虑周全 严格掌握研究对象的纳入和排除标准，保障较好 的代表性 病例对照研究中首选新病例，对照组不应为慢性 病病例 队列研究中增大样本量，降低失访，必要时将失 访人群特征与未失访人群对照 采用多重对照
➢分类：
选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚
一、选择偏倚(selection bias)
研究者在挑选研究对象时由于选择条 件受限制或设计失误所致的系统误差。
➢常见种类：
就诊机会偏倚 现患病例-新发病例偏倚 诊断信息偏倚 ……
就诊机会偏倚
又称伯克森偏倚(Berkson rate bias)，或入院 率偏倚，指利用医院门诊或住院病人作为研 究对象时，由于患者就医机会不同导致研究 结果的偏差
随机误差
➢定义：
指由于个体差异和在研究过程中许多微小 的不可控制因素造成的误差（测量误差和 个体差异）
➢特点：
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：
指由于对实验因素或条件控制不严而发生的 一种误差
➢特点：
研究结果系统的偏离真实情况 研究结果具有一定倾向性和周期性 研究过程中应加以控制甚至消除
低 116 1511 1627 7.13
合计 201 1973 2174 9.25
诊断信息偏倚(detection signal bias)
指某疾病与暴露因素之外存在另外一个临床症 状或体征，这种症状或体征不是该疾病的危险 因素，但人们往往因为这种症状或体征就诊， 从而间接提高了该疾病早期病例的检出率，但 过高估计了暴露因素的程度，造成暴露因素和 该疾病关系的偏倚
二、信息偏倚(information bias)
在对研究对象的信息收集、测量时出现 的系统误差 可以来自被研究对象 也可以来自研究者本身 非盲法研究较易发生
信息偏倚常见的种类
无应答偏倚 回忆偏倚 说谎偏倚 诊断怀疑偏倚 沾染偏倚 测量偏倚
来自被调查对象 来自调查者本身
来自研究对象的偏倚之无应答偏倚
患者是否就医取决于就医条件和对某医疗单 位的信任等多种因素，而患者就医机会不同 将造成研究的结果不同
用住院病例进行研究时可能没有包括： 抢救不及时而死亡的病例 距离医院远的病例 无钱住院的病例 病情轻的病例
表1 呼吸道疾病与骨骼运动器官疾病的关系 （一般人群）
呼吸道 疾病
骨骼运动器官疾病
5
15
20 25.00 4.06
18 219 237
7.59
23 234 257
8.95
2 4.89,P 0.027
现患病例－新发病例偏倚
又称奈曼氏偏倚(Neyman’s bias)，主要是由 于研究中所用的病例类型不同所产生的差别
病例对照研究结果与队列研究的结果会有差 异
表2 冠心病与高胆固醇血症的关系 （病例对照研究）
对于一些敏感问题的调查，容易引起不应答偏 倚，例如我国南方调查农村婴儿死亡原因，有 28%的人拒绝提供婴儿死亡原因
来自研究对象的偏倚之回忆偏倚
回忆偏倚：因研究对象的记忆失真或记忆不完 整所造成的研究结果偏倚
病例对照研究和回顾性队列研究最容易出现回 忆偏倚
回忆偏倚的产生与调查时间至事件发生时间、 以及与事件的重要性有关，同时也与调查员的 调查过程和询问技术有关
Wilcox等在调查流产回忆准确性时发现，调查10年 前 流 产 的 有 82% 回 忆 完 整 ， 调 查 20 年 前 流 产 的 有 73%回忆完整。在受孕前6周流产者能回忆起来的有 54%，而在受孕13周流产者能回忆起来的有93%
医学科研中常见的偏倚类型及控制方法
(Bias and Control)
Department of Health Statistics，SMMU 2012.06.09
主要内容
偏倚的类型 混杂因素与交互作用 偏倚的控制
误差(error)
➢定义：
指对事物某一特征的度量值偏离真实值的部分， 即测量值与真实值之差。
➢分类：
随机误差(random error) 系统误差(systematic error)，即偏倚(bias)
举例：用动脉血压计测量某人血压(实际值 为80mmHg)，各次测量的均值为 100mmHg。下图为系统误差和随机误差的 示意图。
发
系统误差
生
频
次
随机误差
80
100
舒张压 （mmHg）
血压计法测量舒张压值的分布
血胆固醇水平
冠心病
OR 2
P
高 低 合计 发生率(％)
有 38 113 151 25.17 1.16 0.29 0.589
无 34 117 151 22.52
合计 72 230 302 23.84
表2 冠心病与高胆固醇血症的关系 （队列研究）
冠心病
血胆固 醇水平
有
无
RR
合计
发病率 (％)
2
P
高 85 462 547 15.54 2.18 35.50 <0.001
OR
有 无 合计 发生率(％)
有
17 207 224 7.59 1.06
无
184 2376 2560 7.19
合计 201 2583 2784 7.22
2 0.05,P 0.824
表1 呼吸道疾病与骨骼运动器官疾病的关系 （住院6个月以上病人）
呼吸道 疾病
有 无 合计
骨骼运动器官疾病
OR
有 无 合计 发生率(％)