流行病学中常见的偏倚及其控制参考课件
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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
21
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 究暴露或处理因素存在关联，由此增大或减少暴露与疾 病、处理与效应的关联，导致效应估计的偏倚。
样本本CC
高胆固醇率 = 25%
219，164，190，188，233 =0%
（>240mg/dL）
图8－1
图 8-1 源群体与样本高胆固醇率的样本变异性示例
5
在图8-1中，群体高胆固醇率为25%，样本A 为40%，样本B为20%，样本C为0%。
增大样本含量，样本的变异性会减少，样本 的高胆固醇率对群体的代表性会增大。
19
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。
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。
20
描述性研究的选择偏倚
15
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。
16
（二）趋向无效值偏倚、远离无效值偏倚或颠 倒偏倚：无效值指产生零效应的值。例如， 对于RR或OR等于1时即无效值。就RR或OR 而言：
4
描述性结果的样本变异性
源群体
样样本本AA
高胆固醇率
180，174，215，305
305，276，195，215，170 = 40%
233，276，146，195
205，188，190，295
样本本BB
170，164，248，162
295，146，220，162，228 =20%
220，219，228，250
6
分析性结果的样本变异性
研究 A（研究对象 200 人，随机分配到两组） 膳膳食食改改良良组组
降降低胆胆固固醇醇药药物组组
0
5
10
15
五年内发生
心肌梗死风险（%）
研究 B（研究对象 2000 人，随机分配到两组）
膳膳食食改改良组组
降降低胆胆固固醇醇药物物组组
0
5
10
15
五年内发生
心肌梗死风险（%）
8
样本越大，效应估计值的抽样误差越小（95% 可信限越小），统计检验能发现的两组间效应差 值越小。
样本非常大，两组间差异很小的效应值也会有 统计学显著差异，但这很少有生物学或临床意义。
9
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。
图 8-2 膳食与药物预防心机梗死的样本变异性示例
7
如图8-2，研究A和B中膳食改良组五年内发生心机梗死的 风险为9%，而降胆固醇药物组为6%。
研究A样本较小（200人），两组效应指标（心肌梗死风 险）的95%可信限较大，发生重叠，无显著性差异。
研究B样本较大（2000人），两组效应指标（心肌梗死风 险）的95%CI较小，未发生重叠，有显著性差异。
13
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。
14
偏倚的方向
（一）正偏倚和负偏倚： 凡夸大真实效应者为正偏倚。 凡缩小真实效应者为负偏倚。
假如某特征的真实值为θ，而测得值为θ’。 θ＝1.0为零效应； θ>1为危险效应； θ<1为 保护效应。
舒张压 （mmHg）
12
随机误差和系统误差的区别
❖ 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；
❖ 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。
10
系统误差不是由随机抽样所引起的，而 是由某些不能准确定量但较为恒定的因素所 引起，其结果导致测量值系统地偏离总体的 真实值。
11
❖ 举例：用动脉血压计测量某人血压（实际值为 80mmHg），各次读数的均值为100mmHg，系统 误差和随机误差可用以下图示
发
系统误差
生
频
随机误差
次
80
100
血压计法测量舒张压值的分布
❖ 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。
❖ 利用统计学技术可估计随机误差的大小，但随机 误差无法消除。
3
随机误差的两个特点
❖ 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；
❖ 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。
正偏倚。 （2）RR＝0.6 RR’=0.8时，为趋向无效值
负偏倚。 （3）RR=1.2 RR’=0.9时，为颠倒负偏倚。
18
1946年，Berkson做最著名的偏倚研究并给 予证实，又称为Berkson偏倚。
1976年，Miettinen详细讨论了ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ倚的定义， 并给出分类框架,分三类
选择偏倚 信息偏倚 混杂偏倚
当θ>1时，若θ’>θ>1,则为远离无效值偏倚。
若θ>θ’>1,则为趋向无效值偏倚。
当θ<1时，若θ’<θ<1,则为远离无效值偏倚。
若θ<θ’<1,则为趋向无效值偏倚。
（三）无论θ>1或θ<1，若θ和θ’在1的两侧，则 为颠倒偏倚。
17
3.举例： （1）RR＝1.5 RR’=2.0时，为远离无效值
流行病学中常见的 偏倚及其控制
Biases and Their Control 吴库生
汕头大学医学院预防医学教研室
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值与总体参数的差异，也称 抽样误差。只能减少，不能避免。
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
21
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 究暴露或处理因素存在关联，由此增大或减少暴露与疾 病、处理与效应的关联，导致效应估计的偏倚。
样本本CC
高胆固醇率 = 25%
219，164，190，188，233 =0%
（>240mg/dL）
图8－1
图 8-1 源群体与样本高胆固醇率的样本变异性示例
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在图8-1中，群体高胆固醇率为25%，样本A 为40%，样本B为20%，样本C为0%。
增大样本含量，样本的变异性会减少，样本 的高胆固醇率对群体的代表性会增大。
19
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。
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。
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描述性研究的选择偏倚
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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。
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（二）趋向无效值偏倚、远离无效值偏倚或颠 倒偏倚：无效值指产生零效应的值。例如， 对于RR或OR等于1时即无效值。就RR或OR 而言：
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描述性结果的样本变异性
源群体
样样本本AA
高胆固醇率
180，174，215，305
305，276，195，215，170 = 40%
233，276，146，195
205，188，190，295
样本本BB
170，164，248，162
295，146，220，162，228 =20%
220，219，228，250
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分析性结果的样本变异性
研究 A（研究对象 200 人，随机分配到两组） 膳膳食食改改良良组组
降降低胆胆固固醇醇药药物组组
0
5
10
15
五年内发生
心肌梗死风险（%）
研究 B（研究对象 2000 人，随机分配到两组）
膳膳食食改改良组组
降降低胆胆固固醇醇药物物组组
0
5
10
15
五年内发生
心肌梗死风险（%）
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样本越大，效应估计值的抽样误差越小（95% 可信限越小），统计检验能发现的两组间效应差 值越小。
样本非常大，两组间差异很小的效应值也会有 统计学显著差异，但这很少有生物学或临床意义。
9
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。
图 8-2 膳食与药物预防心机梗死的样本变异性示例
7
如图8-2，研究A和B中膳食改良组五年内发生心机梗死的 风险为9%，而降胆固醇药物组为6%。
研究A样本较小（200人），两组效应指标（心肌梗死风 险）的95%可信限较大，发生重叠，无显著性差异。
研究B样本较大（2000人），两组效应指标（心肌梗死风 险）的95%CI较小，未发生重叠，有显著性差异。
13
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。
14
偏倚的方向
（一）正偏倚和负偏倚： 凡夸大真实效应者为正偏倚。 凡缩小真实效应者为负偏倚。
假如某特征的真实值为θ，而测得值为θ’。 θ＝1.0为零效应； θ>1为危险效应； θ<1为 保护效应。
舒张压 （mmHg）
12
随机误差和系统误差的区别
❖ 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；
❖ 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。
10
系统误差不是由随机抽样所引起的，而 是由某些不能准确定量但较为恒定的因素所 引起，其结果导致测量值系统地偏离总体的 真实值。
11
❖ 举例：用动脉血压计测量某人血压（实际值为 80mmHg），各次读数的均值为100mmHg，系统 误差和随机误差可用以下图示
发
系统误差
生
频
随机误差
次
80
100
血压计法测量舒张压值的分布
❖ 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。
❖ 利用统计学技术可估计随机误差的大小，但随机 误差无法消除。
3
随机误差的两个特点
❖ 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；
❖ 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。
正偏倚。 （2）RR＝0.6 RR’=0.8时，为趋向无效值
负偏倚。 （3）RR=1.2 RR’=0.9时，为颠倒负偏倚。
18
1946年，Berkson做最著名的偏倚研究并给 予证实，又称为Berkson偏倚。
1976年，Miettinen详细讨论了ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ倚的定义， 并给出分类框架,分三类
选择偏倚 信息偏倚 混杂偏倚
当θ>1时，若θ’>θ>1,则为远离无效值偏倚。
若θ>θ’>1,则为趋向无效值偏倚。
当θ<1时，若θ’<θ<1,则为远离无效值偏倚。
若θ<θ’<1,则为趋向无效值偏倚。
（三）无论θ>1或θ<1，若θ和θ’在1的两侧，则 为颠倒偏倚。
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3.举例： （1）RR＝1.5 RR’=2.0时，为远离无效值
流行病学中常见的 偏倚及其控制
Biases and Their Control 吴库生
汕头大学医学院预防医学教研室
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值与总体参数的差异，也称 抽样误差。只能减少，不能避免。