偏倚

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产生混杂作用，夸大了锻炼与心肌梗死间的真实
联系。
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在体育锻炼与心肌梗死关系的研究中，同样可 发现正常或较低的体质指数对心肌梗死具有保 护作用。由于正常或较低的体质指数可能是体 育锻炼的结果之一，是体育锻炼降低心肌梗死 发生危险性过程中的一个中间环节，而并非是 一个独立的保护因子，因此不能认为体质指数 是该项研究的混杂因子。
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随机误差和系统误差的区别
随机误差由随机抽样或测量产生，可以通过 扩大样本量和改进抽样方法而减小。 偏倚是因为研究对象的选择方法不当、收集 信息的方法不当、以及一些混杂因素的存在 而产生，研究中应采取针对性的措施控制。
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第二节 偏倚（bias）
根据偏倚产生的原因，分为：
选择偏倚 (selection bias)
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信息偏倚的控制
1 校准测量工具
2 统一资料收集方法和人群分类标准
3 盲法单盲、双盲；盲法原则是消除测量偏倚的有 效方法 4 尽量收集客观指标的资料 5 收集资料的范围可以适当宽泛些 6 提高调查技巧 7 严格的调查设计和研究人员的科学态度可能减少 信息偏倚。
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三、混杂偏倚
研究危险因素与疾病之间的关系时，如果存在第三
采用多种对照，提高对照人群的代表性。
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（2）病历对照研究：病历和对照应来自同一总 体人群。忌根据暴露状态来选择病例和对照， 尽量采用社区病例和社区对照。在病例对照 研究中选择新发病例
（3）回顾性队列研究：忌根据结局来选择暴露 人群和非暴露人群。 （4）实验研究：通过随机分组和盲法来避免研 究对象和研究者的主观选择。
士为研究对象，询问其母亲当年的妊娠分娩史，
结果发现有关该次妊娠期间的服药史与当年记
录的符合率低于40%，而新生儿体重和新生儿
评分的符合率较高，接近80%。而且这些护士 的母亲的应答准确性还受该次妊娠的产次、年
龄、文化程度等多种因素的影响。
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2. 报告偏倚(reporting bias)
报告偏倚(reporting bias)源自研究对象对某些信息 的故意夸大或缩小。
信息偏倚 (information bias)
混杂偏倚 (confounding bias)
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一.选择偏倚 （一）定义: 指被选入的研究对象和未被选入者之间特征 上存在差异，从而使研究产生系统误差。 可产生于设计阶段；抽样阶段；随访阶段。 多见于病例对照研究、现况研究和回顾性队 列研究。
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例：某饮食与急性肝炎的病例对照研究。
病例组：急肝病人；对照组：同单位其他人。 结果：该饮食与急性肝炎发生无关。 • 研究结果的过低估计。
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8. 排除偏倚： 在研究中，研究者往往需要将那些对研究 因素禁忌者、不依从者、拒绝参加者等不 符合设计要求的个体排除，但研究者在排 除时在研究组和对照组没有采用对等原则， 从而造成的偏倚。
• 应减少到最小程度；
• 研究中应了解退出的原因；
• 处理时可做“最坏打算”校正或评价
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例如：当观察某因素致子宫癌发生情况时，不少 妇女在随访过程中死于车祸或死于乳腺癌，因此， 这些妇女成为失访者，她们同观察中涉及的某暴 露因素或预期结果无关。若数量不大，不至于引 起偏倚。若是数量较大且与研究中的有关变量牵 连，则将产生偏倚。
流行病学研究中的偏倚 第一节 流行病学研究中的误差 第二节 偏倚
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第一节 误差 • 随机误差（random error）
由无法控制及不能预测的因素引起的一类表现不 恒定，随机变化的误差。来源于测量工具/个体间 的变异；不能消除，但可减小。
• 系统误差(systematic error)
又叫偏倚，由已知或可控制的因素引起的使研 究结果或推论系统地偏离真实情况的误差。可 发生于流行病学研究设计、实施、分析以及推 论的各个阶段。
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7. 时间效应偏倚
许多慢性病，自接触有效暴露之日起至出现临床表 现止，其间经过一段漫长的潜隐过程，在此期间他 们实际上是有暴露史但未出现症状或未能用现有检 查手段发现疾病的病人，但由于无明显症状，因此， 常被归入健康对照组内。如此产生的偏倚称为时间 效应偏倚(time effect bias)。
诊断试验的灵敏度、特异度以及患者提供有
关信息的准确性不足，并且这种不足在比较
组之间存在差别。
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1. 回忆偏倚 发生于病因与危险因素的病例对照研究中，
询问的发病因素与结果与研究时的间隔时间 较长； 如家族史、用药史等。
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例如：在一次有关乳腺癌和围生期特征关系的 病例对照研究中，以患有和未患有乳腺癌的护
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口服雌激素与子宫内膜癌病例对照研究： 病例组：子宫内膜癌患者 对照：无子宫内膜癌患者 结果：子宫内膜癌患者口服雌激素比例高； 结论：口服雌激素是子宫内膜癌的危险因素。
偏倚：无症状早期子宫内膜癌病人服雌激素后易致出 血就诊。即病例入选受暴露因子影响，具有该暴露 因子的病例会早期出现临床症状，入选病例与未入 选病例之间存在系统差别。
因子，且第三因子与研究因素及疾病之间均有联系， 研究因素与第三因子的效应混在一起，便产生混杂 偏倚，从而掩盖或夸大研究因素与疾病之间的联系。 如研究吸烟与肺癌关系，发现饮酒是肺癌的危险因
素－吸烟的混杂偏倚。
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混杂因素的特征
一个因素作为混杂因素必须符合三个条件：
①混杂因素必须同疾病有关联（作为病因或病因 标志物） ②混杂因素必须同暴露有关联； ③混杂因素不能是暴露的效应，尤其不能是暴露 与疾病之间的中间变量。 满足这些基本条件的混杂因子如果在所比较的 各组分布不均，就可导致混杂偏倚的发生。
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例：体锻与冠心病队列研究：
研究组为志愿者，对照组为非志愿者 结论：体锻减少冠心病发生 • 偏倚：志愿参加研究者更关心自己的健康：注 意饮食及营养，禁烟酒、坚持体锻。
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6. 失访偏倚
失访是一种无应答，只是发生在队列及干预的 前瞻性研究中； 包括：失访或退出；
主动失访常常与暴露因素或结果有关。
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例： 病例对照研究大量饮用咖啡与心梗； 病例组：医院心梗病人，对照组：医院非心梗病人； 结果：大量饮用咖啡与心梗无关； • 偏倚：调查对象为存活者，只是一般饮用咖啡或减 少饮用量，入院前死亡病人多是大量饮用咖啡者。
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一项观察冠心病与高胆固醇血症关系的队列研究 发现其RR为2.4，而同时在病例对照研究中，其OR 仅为1.16。原因是病例对照研究中现患病例已改变了 他们的饮食习惯。
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3. 现患-新发病例偏倚(奈曼偏倚)
奈曼偏倚(Neyman bias)又称现患-新发病例偏倚 (prevalence-incidence bias)。病例对照研究往往只 纳入现患病例或存活病例，即同时纳入新、旧病 例而不包括死亡病例和那些病程短的病例。由此 形成的病例样本与单纯由新病例构成的样本相比， 其病情、病型、病程和预后等都不尽相同，既往 暴露状况也各有特点。
非糖尿病患者共发生肺炎1000例。假定：
（1）糖尿病这一暴露因素对肺炎入院率无影响时，
肺炎病例入院率均为40%
（2）糖尿病患者的入院率为80%，非糖尿病患者 的入院率为40%
以所有入院肺炎病例为病例组，并随机抽取500例社区非肺
炎人群作为对照组，进行比较。
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肺炎入院率
糖尿病 糖尿病患者：40%， 非患者40% 肺炎病 例 有 无 合计 OR 80 400 480 非肺炎 对照 45 455 500 2.0 合计 125 855 980
肺炎入院率
糖尿病患者：80%， 非患者40% 有 160 400 560 无 45 455 500 4.0
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合计 205 855 1060
2. 检出征候偏倚
检出症候偏倚(detection signal bias)：指某因素与疾 病虽然没有因果联系，但由于这种因素的存在，引 起或促进了该疾病相关症状和体征出现，从而使患 者及早就医，接受多种检查，使得该人群有较高的 检出率，从而得出该因素与该疾病相关联的错误结 论。
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9. 领先时间偏倚 研究肿瘤等慢性病，自症状出现，临床处理，
平均存活12月；
筛检诊断，临床处理，平均存活15月；
结论：筛检措施能延长生存时间。 • 偏倚：延长3月Leabharlann 间系提早发现及诊断时间。23
选择偏倚的控制
1.设计阶段：
（1）通用原则： 制定科学可行的随机抽样方案，避免随意抽样、 偶然抽样、主观故意选择所致的偏倚。 制定合适的清楚地纳入和排除标准，有利于准 确制定研究对象，避免抽样误差。 提高应答率，减少失访和无应答。
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4.无应答偏倚
无应答偏倚（non-response biass）由于调查 对象不合作或不参加调查，降低了研究的 应答率。主要发生于现况调查，在病例对 照研究和队列研究中各比较组应答率的不 同也可造成对研究结果的歪曲。 因无应答者可能在某些重要特征上与应答 者有所区别，超过一定比例可引起偏倚。
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3. 调查者偏倚
由于研究者倾向于获得阳性结果，建立或验证 假说。在研究中有意或无意诱导研究对象提供 所需要的信息，由此产生的误差。
例：调查奶制品与食物中毒关系的病例对照研究。
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4. 测量偏倚(measurement bias) 由于研究中所使用的仪器、设备、试剂、方 法和条件不精良、 不标准、不统一，或研究 指标设定不合理、数据记录不完整造成的研 究结果，系统地偏离其真值的现象称为测量 偏倚(measurement bias)。
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例：调查吸烟在男女人群中的比例； 人群调查表返回：
• 男性回答率90％以上；女性回答率50％，且
多数为女性吸烟者未回答。
• 结果：低估女性吸烟率。
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5. 志愿者偏倚
一般来说，志愿参加观察研究者与非志愿者在关心 健康、注意饮食卫生及营养食疗、禁烟禁酒、坚持 锻炼等方面有系统差异，因志愿者常被入选为观察 对象，而非志愿者常落选，故这样的观察或研究结 果肯定存在选择偏倚，这种偏倚称为志愿者偏倚 (volunteer bias)。
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2.实施阶段：提高应答率。 3.分析阶段：无应答超过10%，需比较参与者 与无应答着的人口学特征，社会经济特征等。 可通过率的标准化、分层分析或多因素分析 等统计学方法来减少选择偏倚。
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二、信息偏倚
又称观察性偏倚、测量偏倚；
发生在资料收集、解释与发表阶段；
原因：资料的观察、测量、收集方法不当，
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病例对照研究中病例往往将自己的疾病归咎于 某些特定因素如职业暴露等，而对照并不会特 意强调这些因素。 又如：当暴露因素涉及到生活方式或隐私如饮 酒、收入水平、婚姻生育史和性行为时，被研 究对象会因种种原因而隐瞒或编造有关信息， 有时代理者也会为了病人或死者的声誉而故意 隐瞒某些不良暴露史，从而影响了所提供信息 的准确性，导致报告偏倚发生。
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常见的选择性偏倚
1. 入院率偏倚(Berkson bias)：
入院率偏倚(admission rate bias)又称伯克森 偏倚(Berkson’s bias)，指在以医院为基础 的病例对照研究中，目标疾病的入院率因 待研究的暴露因素的存在与否或暴露水平 的不同而存在差异，引起的偏倚。
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例：研究糖尿病是否为肺炎的危险因素 一定观察期内，某地糖尿病患者共发生肺炎200例，
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混杂偏倚的控制
1.设计阶段 （1）随机化分组 （2）匹配：用于消除某些潜在的混杂因素，如年龄、 性别、种族等特征。
（3）限制
2.分析阶段 （1）分层分析 ( 2 )标准化 （3）多因素分析：在病因、危险因素、预后因素研 究；可以平衡多个混杂因素，且可以是连续变量； 估计混杂因素的相互作用；减少样本量；决定危险 39 因素或预后因素的相对比重。
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例如在研究体育锻炼与心肌梗死的关系时， 年龄可能影响两者之间的真实联系。锻炼组中年
轻者所占比例较高，而非锻炼组中年长者所占比
例较高，同时年轻者的心肌梗死危险性低于年长 者。如果体育锻炼对心肌梗死具有保护作用，则 由于不同比较组的年龄分布不同，最终可能会高 估体育锻炼对心肌梗死保护作用，此时年龄因素