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
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。
常见偏倚及其控制 （Biases and Their Control） 流行病学研究结果的真实性（validity）是极其重要的问题，研究的真实性直接关系到能否获得正确的结论。进行流行病学研究时，不论采用任何研究方法，有许多因素可影响其准确性，使研究结果与真实值情况存在偏差，有时相去甚远。造成这种偏差的原因，归纳起来有两个方面：一是随机误差（random error），二是系统误差（systematic error）即偏倚（bias）。因此，研究者应尽可能地采取措施减少这两类误差的发生，减少随机误差以提高研究的精确性（精确度）（precision），减少或避免偏倚以提高研究的真实性（validity）。随机误差难以避免，可通过研究设计和统计学方法予以减少与评价。偏倚是随机误差以外的，可导致研究结果与真实情况差异的系统误差，其可发生于研究的各个环节，有方向性，理论上可以避免。偏倚的种类很多，一般将其分为三类，即选择偏倚（selection bias）、信息偏倚（information bias）和混杂偏倚（confounding bias）。 【案例一】 某研究者计划研究恶性黑色瘤同高血脂的关系，恶性黑色瘤病例取自医院，同时，他从医院某病区随机抽取相应人数的骨折患者作为对照。 在某人群中，发现恶性黑色瘤患者共6000例，骨折患者也是6000例，在恶性黑色瘤患者或骨折患者中各有20%的人同时患有高血脂。并假定恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间无任何关联，三者的入院率是相对独立。 恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=0，P>0.05；OR=1200×4800/1200×4800=1.0 表明人群中恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间并无关联。 若该人群患恶性黑色瘤、骨折和高血脂的患者入院率分别为60%、25%、40%，那么以入院病人作为对象来研究恶性黑色瘤与高血脂和骨折与高血脂的关系，就可以得出以下的调查结果。 恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=81.25，P=0.0000；OR=912×1200/660×2880=0.58 表明人群中高血脂是恶性黑色瘤的保护因素，而对骨折是一个危险因素。 【问题的提出】 一、流行病学中的偏倚及其种类？
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。 二、内部真实性 内部真实性internal validity指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度,它回答一个研究本身是否真实或有效。 改善措施：限制研究对象的类型和研究的环境条件。 三、外部真实性 外部真实性（external validity）研究结果与推论对象真实情况的符合程度，又称为普遍性（generalizability）。它回答一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。
（二）时间分布特征 1短期波动含义与爆发相似，区别在于爆发常用于少量人群，而短期波动常用于较大数量的人群。短期波动多是因为人群中大多数人在短时间内接触或暴露于同一致病因素所致。 2?季节性疾病每年在一定季节内呈现发病率升高的现象。可分为三种 情况：严格季节性、明显季节性、无明显季节性。导致季节性升高的原因可从几个方面讨论：病原体情况、野生动物生活习性、人类易感性、劳动、生活情况，接触病原因子的机会。 3?周期性疾病发生频率经过一个相当规律的时间间隔，呈现规律性变 动的状况。常见原因：存在传染源和足够数量的易感人群的大中城市；传播机制容易实现；病后可形成稳固的病后免疫；易感者积累的速度；病原体变异的速度。 4?长期趋势（长期变异、长期变动）在一个相当长的时间内（可为几 年或几十年），观察探讨疾病的临床表现、发病率、死亡率的变化或它们同时发生的变化情况。长期变异的原因主要有：病因发生变化；抗原变异；诊治条件和能力的改变；人口资料的变化；登记报告制度改变。 （三）地区分布特征 1疾病在国家间分布只发生于世界某些地区，或全世界均可发生，但 在不同地区的分布不一，各有特点。 2.国家内的分布疾病在国内的分布也有差别，主要与各地区不同的气候、地理特征，以及生活、饮食习惯有关。 3.疾病的城乡分布城市多见：呼吸道疾病和某些传染病；农村多见：肠道传染病、地方病、虫媒传染病及自然疫源性疾病。 4.地方性分布某些疾病常存在于某一地区或某一人群，无需从外地输入。 ⑴分类： ①自然地方性疾病，指某些传染病受自然因素的影响，仅存在于一定地区， 而不见于其他地区。 ②自然疫源性疾病，在自然地方性疾病中有些以野生动物为传染源的传染 病，其病原体在一定的自然环境中，无需人类参与，而能在特定的节肢 动物和野生动物宿主之间长期生存繁殖，世代延续，偶可涉及于人。 ③地方病，指非传染病中有些疾病由于其致病因子等因素的分布有一定的 地区性而呈现严格的地方性。
实习五偏倚及其控制 【目的】 了解偏倚的类型及常见偏倚的测量与控制方法。 【时间】 ～学时 【内容】 课题一：某研究所采用病例对照研究方法来研究服用缓泻药对风湿性关节炎的影响。选择社区人群病例和住院病例进行的两次研究结果见下表。 不同来源研究对象的病例对照研究结果 社区人群资料医院资料危险因素 风湿性关节炎病例对照合计风湿性关节炎病例对照合计服用缓泻药 未服缓泻药 合计 、如何解释两种不同来源研究对象研究结果的差异？其可能的原因是什么？ 、与以社区人群为研究对象相比，对以医院病例为对象的病例对照研究结果所产生偏倚的大小与方向予以测量。 、在流行病学研究过程中，如何控制该种偏倚？ 课题二：在医院内做病例对照研究，调查大量饮用咖啡者心肌梗死的危险性是否提高，得出大量饮用咖啡对心肌梗死发病并无影响的结论。而队列研究得出，大量饮用咖啡者心肌梗死发病危险性是对照组的倍。问：可能存在何种偏倚影响病例对照研究的结果？分析其产生的原因。应如果控制？ 课题三：德国研究所开展了一项青少年健康状况的调查，共发出家庭问卷份，初步得到反馈问卷份。分析应答人群特征：非德国籍家庭应答率为％，德国籍家庭应答率为％；农村家庭应答率为％，城市家庭应答率为％；德国西部家庭应答率为％，德国东部家庭应答率为％，首都柏林家庭应答率为％。问： 、你认为仅根据应答家庭的资料能否反映真实情况？为什么？ 、在流行病学调查研究过程中，可能产生无应答偏倚的原因有哪些？ 、如何控制与处理无应答偏倚？ 课题四：研究类风湿关节炎家族史的病例对照研究，选择类风湿关节炎病人为病例组时，有家族史者的，的％可信限为～。然而，再从病例家中未患类风湿关节炎的同胞兄弟姐
偏倚及其控制文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）
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。
第九章偏倚及其控制 一、学习要求 1. 应掌握内容偏倚的概念，以及流行病学三种主要偏倚的概念；控制混杂偏倚的分层分析方法的基本思路。 2. 需熟悉的内容研究真实性的概念，分类；选择偏倚、信息偏倚及混杂偏倚产生的原因及对结果真实性的影响。 3. 需了解的内容研究结果变异的概念及来源；分层分析的计算方法。 二、学习要点 （一）研究结果的变异性 1. 变异性的概念研究结果包括描述性和分析性数据（指标）的变动或波动，称为研究结果的变异性（variability）。 2. 变异性的来源与水平 （1）变异的来源：包括生物学真实变异和测量误差，其中测量误差可再分为随机误差和系统误差。 （2）变异的水平：包括个体水平、群体水平和样本水平三个层次。个体水平的变异性是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。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。样本（研究）水平的变异性是指通过不同样本的研究所得结果的差异性。 （二）研究的真实性 1. 真实性的概念及与研究变异性的关系 （1）研究的真实性或效度（validity）是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 （2）研究的误差是研究真实性的反面，反映了研究数据的测量误差的程度，因此包括系统误差和随机误差两部分。研究中的系统误差部分称为偏倚（bias）。研究中的随机误差大小用信度（reliability）来反映，信度越高则随机误差越小，反之则随机误差越大。 2. 内部真实性和外部真实性 （1）内部真实性（internal validity）：是指研究结果与实际研究对象真实情
1．error 2．bias 3．validity 4．reliability 5．internal validity 6．external validity 7．selection bias 8．information bias 9．confounding bias 选择题 1．下列偏倚中不属于选择偏倚的是 A 入院偏倚 B 现患病例偏倚 C 回忆偏倚 D 志愿者偏倚 E 失访偏倚 2．下列措施中不能控制混杂的是（ A 匹配 B 随机化 C 分层分析 D 多变量分析 E 盲法 简答题 1．研究变异的来源有哪些？ 2．何谓选择偏倚，如何对其进行控制？ 填空题 1．偏倚的类型分为、、。 信息偏倚的种类：和，后者常见类型有和。 参考答案
1．误差：是指研究结果与真实性的偏差，可分为随机误差和系统误差。 2．偏倚：即系统误差。样本人群测得的变量值系统地偏离了目标人群中该变量值的真实值，使在研究结果或推论结果时与真实情况间出现的偏差。可分为选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。 3．真实性：也称效度，是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 4．可靠性：也称信度或精确度，是反映研究结果重随机误差大小的程度，随即误差小择研究信度高。 5．内部真实性：是指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度。 6．外部真实性：是指研究结果与推论对象真实情况的符合程度。 7．选择偏倚：是在研究对象的选取过程重，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。 8．信息偏倚：又称测量偏倚或观察偏倚，是来自于测量或资料收集方法的问题。 9．混杂偏倚：是指混杂因素对暴露因素与疾病发生的相关（关联）程度产生的歪曲或干扰。 选择题 1.C 2.E 简答题 1．研究变异的来源有哪些？ 答：变异的来源分为两个层次：①生物学（真实）变异和测量变异，生物学变异反映真实的客观变异，测量的变异反映测量过程的误差。②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。 2．何谓选择偏倚，如何对其进行控制？ 答：是在研究对象的选取过程重，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。其控制措施为：严密掌握对象选取的各个环节，注意选取对象的代表性，避免有问题的选取方式，严格掌握对象的纳入与排除标准，以及增加应答和减少失访等。