常见偏倚与控制
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研究对象是143例30～73岁退伍军人，平均舒张压115～129mmHg， 均无高血压并发症。
研究设计严谨，采取随机分组，双盲观察分析，研究对象自始至终 配合很好。
研究结果显示研究组对病人采用双氢克尿噻和利血平联合用药能明 显降低心、脑、肾等并发症。
统计学处理研究组与对照组差异有显著性。 研究过程采取了各种措施防止了偏倚发生。
8．易感性偏倚(susceptibility bias)
在队列研究和前瞻性的临床试验中，观察对象可能 因为各种主客观因素不同，暴露于危险因素的概率 不同，使得各比较组对所研究疾病的易感性有差异
这就可能夸大或缩小了暴露因素与疾病的关联强度， 产生易感性偏倚。此外，若两个观察组处于同一疾 病的不同阶段或不同的临床类型，这两组治疗效果 的差异就不一定是药物疗效的差异，而是易感性偏 倚造成的系统误差。
研究对象中有人不能坚持而退出队列，有人迁居， 有人死亡，有人因药物副作用而停止治疗，当观察 终止时能够分析结果的人数远少于进入观察时的人 数，这种现象对研究结果的影响
7．患病率及发病率偏倚(prevalenceincidence bias) 又称奈曼偏倚 (Neyman bias)
在病例对照和现况研究中，研究对象一般是某病的 幸存者，而不包括死亡病例、轻型和亚临床型病例 以及痊愈者，尤其是较严重的致死性疾病因病程较 短，会同时存在轻型和无症状的亚临床型的患者。 而在队列研究中，可以观察到各种临床类型的病例。 因此，前类研究选择的是现患病例，后类研究选择 的是新发病例，两类病例疾病状况肯定会有差别， 所得到的某因素与某病的关联就会出现偏倚
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。
二、系统误差和随机误差
1．随机误差
由某事件发生的概率造成的测量值与真实值之间 的差异。
是随机性的，通常造成的差异在真实值的两侧波 动，并且是较小的误差；
可以通过统计学中计算标准误的方法估计其大小， 并可以通过扩大样本含量使其减小，但不可能完 全消除。
2．系统误差
人为造成的错误，是由于研究设计、实施 和分析不正确造成的测量值与真实值之间 的差异
是非随机性的，通常偏离真实值的一侧， 且一旦出现均是较大的误差。
若系统误差，即研究中的偏倚能够被识别 和纠正，其影响基本可以消除。
偏 倚 （bias）
由系统误差所致的错误 人为造成的误差 可以通过一定的手段加以防止、
控制或消除。
一、选择偏倚
选择偏倚是由于不正确地选择了研究对象， 组成试验组和对照组，在入组的时候，各 组就存在除研究因素以外的其它因素分布 不均衡，因而导致研究结果与真实情况之 间产生差异。
4．无应答偏倚(non-respondent bias)
在临床流行病学调查中，那些因各种原因不 回答所提出问题的人称为无应答者，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。若无应答者超过一定的比例，将 会影响研究结果的真实性，这就是无应答偏 倚。
5．志愿者偏倚(volunteer bias)
与无应答偏倚相对应的是，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 的暴露结局会明显不同于非志愿者，由此影 响结果的真实性
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，
9、成员偏倚(membership bias)
与易感性偏倚有类似之处 由于组成观察组的成员与一般人群在各方面，
尤其是健康状况有差异所导致的系统误差。
10．排除偏倚(exclusive bias)
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。
3．检出症候偏倚(detection sign bias) 亦称为揭露伪装偏倚(unmasking bias)
当某一因素与某种疾病无因果联系，但因该 因素能促使类似该病的症状或体征出现，因 而具有该症状或体征的患者急于求医，结果 接受检查的机会增加，使其中患该病的病人 检出率被人为地提高了，导致该因素与疾病 的虚假因果联系的错误结论。
公认该研究结论的内部真实性是较好的。
源自文库是
这一药物对女性和非退伍军人是否均有效 对舒张压高于130mmHg和已有高血压并发症的
病人是否也有效
该研究无法解决上述问题。
因此，评价临床科研的质量，需要研究其内 部真实性和外部真实性。
2．可靠性(reliability) 是一项研究或测量能够 多次获得同一结论的稳定程度，受随机误差 的制约，与样本含量的大小，或测量的次数 有关。样本含量越大，或测量次数越多，其 平均值越趋向于真实值，可靠性也就越好。
研究设计严谨，采取随机分组，双盲观察分析，研究对象自始至终 配合很好。
研究结果显示研究组对病人采用双氢克尿噻和利血平联合用药能明 显降低心、脑、肾等并发症。
统计学处理研究组与对照组差异有显著性。 研究过程采取了各种措施防止了偏倚发生。
8．易感性偏倚(susceptibility bias)
在队列研究和前瞻性的临床试验中，观察对象可能 因为各种主客观因素不同，暴露于危险因素的概率 不同，使得各比较组对所研究疾病的易感性有差异
这就可能夸大或缩小了暴露因素与疾病的关联强度， 产生易感性偏倚。此外，若两个观察组处于同一疾 病的不同阶段或不同的临床类型，这两组治疗效果 的差异就不一定是药物疗效的差异，而是易感性偏 倚造成的系统误差。
研究对象中有人不能坚持而退出队列，有人迁居， 有人死亡，有人因药物副作用而停止治疗，当观察 终止时能够分析结果的人数远少于进入观察时的人 数，这种现象对研究结果的影响
7．患病率及发病率偏倚(prevalenceincidence bias) 又称奈曼偏倚 (Neyman bias)
在病例对照和现况研究中，研究对象一般是某病的 幸存者，而不包括死亡病例、轻型和亚临床型病例 以及痊愈者，尤其是较严重的致死性疾病因病程较 短，会同时存在轻型和无症状的亚临床型的患者。 而在队列研究中，可以观察到各种临床类型的病例。 因此，前类研究选择的是现患病例，后类研究选择 的是新发病例，两类病例疾病状况肯定会有差别， 所得到的某因素与某病的关联就会出现偏倚
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。
二、系统误差和随机误差
1．随机误差
由某事件发生的概率造成的测量值与真实值之间 的差异。
是随机性的，通常造成的差异在真实值的两侧波 动，并且是较小的误差；
可以通过统计学中计算标准误的方法估计其大小， 并可以通过扩大样本含量使其减小，但不可能完 全消除。
2．系统误差
人为造成的错误，是由于研究设计、实施 和分析不正确造成的测量值与真实值之间 的差异
是非随机性的，通常偏离真实值的一侧， 且一旦出现均是较大的误差。
若系统误差，即研究中的偏倚能够被识别 和纠正，其影响基本可以消除。
偏 倚 （bias）
由系统误差所致的错误 人为造成的误差 可以通过一定的手段加以防止、
控制或消除。
一、选择偏倚
选择偏倚是由于不正确地选择了研究对象， 组成试验组和对照组，在入组的时候，各 组就存在除研究因素以外的其它因素分布 不均衡，因而导致研究结果与真实情况之 间产生差异。
4．无应答偏倚(non-respondent bias)
在临床流行病学调查中，那些因各种原因不 回答所提出问题的人称为无应答者，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。若无应答者超过一定的比例，将 会影响研究结果的真实性，这就是无应答偏 倚。
5．志愿者偏倚(volunteer bias)
与无应答偏倚相对应的是，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 的暴露结局会明显不同于非志愿者，由此影 响结果的真实性
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，
9、成员偏倚(membership bias)
与易感性偏倚有类似之处 由于组成观察组的成员与一般人群在各方面，
尤其是健康状况有差异所导致的系统误差。
10．排除偏倚(exclusive bias)
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。
3．检出症候偏倚(detection sign bias) 亦称为揭露伪装偏倚(unmasking bias)
当某一因素与某种疾病无因果联系，但因该 因素能促使类似该病的症状或体征出现，因 而具有该症状或体征的患者急于求医，结果 接受检查的机会增加，使其中患该病的病人 检出率被人为地提高了，导致该因素与疾病 的虚假因果联系的错误结论。
公认该研究结论的内部真实性是较好的。
源自文库是
这一药物对女性和非退伍军人是否均有效 对舒张压高于130mmHg和已有高血压并发症的
病人是否也有效
该研究无法解决上述问题。
因此，评价临床科研的质量，需要研究其内 部真实性和外部真实性。
2．可靠性(reliability) 是一项研究或测量能够 多次获得同一结论的稳定程度，受随机误差 的制约，与样本含量的大小，或测量的次数 有关。样本含量越大，或测量次数越多，其 平均值越趋向于真实值，可靠性也就越好。