临床研究中的偏倚及控制讲解

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。

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1. 引言临床研究是评估医学干预效果的重要手段，然而，随机化试验以外的研究设计通常会受到偏倚的影响。

本文将对临床研究中常见的偏倚进行讲解，并介绍相关的控制方法。

2. 偏倚类型2.1 选择偏倚选择偏倚是指研究中参与者的选择不是随机的，从而导致结果的估计偏离真实值。

常见的选择偏倚包括队列研究中的伪相关性偏倚和回顾性研究中的回顾性因果偏倚。

控制方法包括随机化试验和配对设计等。

2.2 信息偏倚信息偏倚是指研究中对暴露和结果的测量有误差，导致结果的估计偏离真实值。

常见的信息偏倚包括回忆偏倚和测量偏倚。

控制方法包括使用标准问卷和准确测量工具，以及对测量误差的进行校正。

2.3 注意力偏倚注意力偏倚是指研究中对某些因素的关注程度高于其他因素，导致结果的估计偏离真实值。

常见的注意力偏倚包括报道偏倚和分析偏倚。

控制方法包括制定预先确定的分析方案和进行多重比较校正。

2.4 报告偏倚报告偏倚是指研究中结果选择性地报告，导致对真实效果的估计存在偏差。

常见的报告偏倚包括发表偏倚和选择性报告偏倚。

控制方法包括事先注册研究协议和完整报告研究结果。

3. 偏倚控制方法3.1 随机化试验随机化试验是控制选择偏倚最有效的方法，通过随机分配参与者到不同的干预组和对照组，可以保证两组之间的比较具有可信度。

3.2 配对设计配对设计是在研究中选择受试者进行配对，使得每对受试者在某些重要特征上相似。

通过在配对设计中进行随机分组，可以减少选择偏倚的影响。

3.3 分层设计分层设计是在研究中将受试者按照某些重要特征进行分层，然后在每个层次内进行随机分组。

分层设计可以减少选择偏倚，并且在不同子组之间进行比较具有更高的可信度。

3.4 标准化标准化是用来调整不同组之间的比较，以消除由于组间差异而导致的结果偏倚。

常见的标准化方法包括直接标准化和间接标准化。

4. 附件本文档涉及的附件包括图表、数据表格及案例研究等，详细内容请参考附件部分。

临床研究中常见偏倚及其控制临床研究是医学领域发展的重要驱动力，旨在探索疾病的治疗方法、改善患者生活质量以及促进医学知识的积累。

然而，在临床研究过程中，常常会出现各种偏倚，影响研究的可靠性和准确性。

本文将探讨临床研究中常见的偏倚及其控制方法。

在临床研究中，偏倚是指在研究过程中出现的系统性误差，导致研究结果偏离真实情况。

偏倚通常源于研究设计、实施、数据分析以及结果解释等环节。

以下是一些常见的偏倚类型：1、选择偏倚：选择研究对象时，研究队列的代表性不足，导致研究结果不能推广到更大的人群。

例如，一项仅针对男性患者的研究结果可能不适用于女性患者。

2、信息偏倚：在收集或记录数据时出现误差，导致信息质量下降。

例如，在观察性研究中，患者未能准确报告其生活方式或病史可能导致信息偏倚。

3、检测偏倚：在测量或评估研究变量时出现的误差，导致测量结果不准确。

例如，在评估药物疗效时，若未采用双盲试验，医生可能主观地调整剂量或给予额外治疗，从而影响结果的客观性。

4、失访偏倚：在研究过程中，研究对象由于各种原因未能完成试验或未能提供必要的数据，导致数据分析不完整。

例如，在长期研究中，患者因病情恶化退出试验，可能导致研究结果的不完整性。

为了控制上述偏倚，研究人员可采取以下措施：1、研究设计阶段：明确研究目的和纳入标准，制定详细的研究方案，并采用随机、对照、双盲等设计方法，以减少偏倚的发生。

2、数据分析阶段：采用适当的统计方法对数据进行处理和分析，以减少偏倚的影响。

例如，通过匹配对照组、增加样本量或进行敏感性分析等方法来控制选择偏倚。

3、实施阶段：确保研究过程的标准化和规范化，提高数据质量。

例如，制定详细的操作流程和培训研究人员，以减少信息和质量偏倚。

4、长期随访和失访管理：在研究设计中考虑失访情况，制定相应的应对策略，如定期与研究对象保持联系、进行随访等。

总之，偏倚是临床研究中常见的问题，对研究结果的可靠性和准确性产生负面影响。

一文解析临床研究中的偏倚及控制方法在临床科研过程中，我们都致力于一点，就是让分析所得的关联性（association）尽量接近病因性（causation）。

除了应用统计学方法以外，非常重要的就是从根本上分析造成偏倚（bias）的原因并控制误差和偏倚。

正如LinkLab前文所提及的，我们需要重点分析和排除的误差包括：随机误差和系统误差（bias），以及发现和解释效应修正（effect modification）。

其中随机误差是随机分布且不可预测的，因此除了增加样本量或重复测量取均值外别无他法。

但对于系统误差和效应修正却可以得到控制或解释，帮助理解所得结论。

系统误差包括：混淆偏倚（confounding）、选择偏倚（selection bias）和信息偏倚（information bias）。

其中，信息偏倚(information bias)是指在研究的实施阶段中从研究对象获取研究所需的信息时产生的系统误差，其原因是由于诊断疾病、测量暴露或结局的方法有问题，导致被比较各组间收集的信息有差异而引入的误差。

本文将不对其进行描述。

阅读此文前强烈建议您阅读LinkLab 2015年11月6日《流行病学也好玩（四）：一种方法教会你理清科研思路》，之后就能轻松理解清楚误差和偏倚，以及有效的解决方法。

混淆偏倚（confounding）E：暴露变量（exposure）；Y：结果变量（outcome）；C：混淆因素在研究暴露与疾病的联系时，C作为混淆因素（confounder）必须满足：1）与exposure相关联；2）与outcome相关联且不是因为exposure；3）不在E和Y的因果链上。

但并不是满足这三个条件就是混淆因素。

由于混杂变量的存在，造成了观察到的联系强度偏离了实际情况，则称为混杂偏倚。

小测试：假设A＝exposure，Y＝outcome，哪些图的L不是混淆因素呢？答案就是最后一个图。

混淆因素严重干扰我们对于risk的估计，所以必须想办法控制这些variable。

临床研究中的偏倚及控制讲解临床研究是评估新药治疗效果或疾病预防策略有效性等的重要手段，但由于研究设计和实施过程中的一些因素的存在，可能会引入偏倚（bias），导致研究结果的误差。

为了减小偏倚对研究结果的影响，研究人员需要在研究设计和分析中进行偏倚的控制。

本文将就临床研究中的常见偏倚及其控制方法进行讲解。

1. 选择偏倚（Selection Bias）选择偏倚是由于研究对象的选择不是随机的，而是与研究目标相关的因素导致的偏倚。

为了控制选择偏倚，应采取以下措施：-采用随机分组方法：通过随机分组，可以使得研究对象的分组与其自身特征无关，从而减小选择偏倚的风险。

-需要制定明确的入组和排除标准：研究对象的选择应该严格遵守预定的入组和排除标准，避免人为的选择操作。

-多中心研究：多中心研究可以增加样本的代表性，从而减小选择偏倚的可能。

2. 配置偏倚（Allocation Bias）配置偏倚是指由于随机分组的不完全或不严格导致的偏倚。

为了控制配置偏倚，应采取以下措施：-采用适当的随机化方法：应采用随机数字生成、随机封号等方法以实现随机分组，从而减小分组差异的可能性。

-实施隐藏分组：应确保在研究对象入组前，研究人员无法预测下一个分组的具体分组方法，以保证分组的随机性。

-进行双盲或者三盲研究：盲法是控制配置偏倚的有效手段之一，可以减少研究人员对研究对象的知情和预期。

3. 报告偏倚（Reporting Bias）报告偏倚是由于一些研究结果未被完整地报告或被错误地报告而引入的偏倚。

为了控制报告偏倚，应采取以下措施：-注册研究计划：在开始临床研究之前，应该注册研究计划，并明确预先确定的主要研究结局指标，以减小结果报告的选择性。

-完整报告结果：无论结果是积极的还是消极的，都需要完整地报告，以确保研究结果的透明和客观性。

-准确描述研究方法：应该准确地描述研究的设计和方法，包括分析方法和样本大小等，避免结果解读的误导。

4. 记忆偏倚（Recall Bias）记忆偏倚是由于研究对象回忆自身的信息时，受到主观记忆和偏好的影响而引入的偏倚。

临床研究中的偏倚及控制讲解在医学领域，临床研究对于推动医学进步、改善医疗质量至关重要。

然而，在临床研究的过程中，偏倚的存在可能会导致研究结果的不准确和不可靠，从而影响临床决策和患者的治疗效果。

因此，了解和控制临床研究中的偏倚是至关重要的。

一、什么是临床研究中的偏倚偏倚，简单来说，就是在研究过程中，由于各种因素的影响，导致研究结果偏离了真实情况。

在临床研究中，偏倚可能来自研究设计、研究对象的选择、数据的收集和分析等多个环节。

常见的偏倚类型包括选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。

选择偏倚发生在研究对象的选择过程中。

例如，如果研究某种疾病的治疗效果，但只选择了病情较轻的患者，那么得出的治疗效果可能会过于乐观，无法反映真实情况。

信息偏倚则与数据的收集有关。

比如，患者回忆病史时不准确，或者医生在诊断和评估时存在主观偏差，都可能导致信息偏倚。

混杂偏倚是指除了研究因素之外，还有其他因素同时影响了研究结果。

比如，在研究吸烟与肺癌的关系时，如果没有考虑到空气污染这个混杂因素，可能会得出错误的结论。

二、偏倚产生的原因1、研究设计不合理研究方案不完善，如样本量不足、对照组选择不当、随访时间过短等，都可能导致偏倚的产生。

2、研究对象的选择偏差如果纳入和排除标准不明确，或者在招募研究对象时存在倾向性，就可能导致研究对象不能代表总体人群，从而产生偏倚。

3、测量误差在收集数据时，使用的测量工具不准确、测量方法不一致或者观察者的主观判断差异，都可能引入测量误差，进而导致偏倚。

4、随访丢失在长期的随访研究中，部分研究对象失去联系或拒绝继续参与，导致数据不完整，也可能产生偏倚。

5、数据分析方法不当错误的统计分析方法或不合理的数据分析策略，可能会放大或掩盖偏倚的影响。

三、偏倚对临床研究的影响偏倚会严重影响临床研究的质量和可靠性。

如果研究结果存在偏倚，可能会导致错误的临床决策，浪费医疗资源，甚至对患者的健康造成危害。

例如，一项关于某种新药物疗效的研究，如果因为选择偏倚只纳入了对药物反应良好的患者，可能会高估药物的疗效，从而使医生在临床实践中过度使用该药物，而实际上它对大多数患者可能并没有那么有效。

临床科研中常见偏倚及防止方法在临床科研中，常见的偏倚（bias）是指一种系统性的偏离真实情况的错误或偏见。

这些偏倚可能影响到研究结果的准确性和可靠性，因此在科研中需要采取相应的方法来防止这些偏倚的产生。

下面将介绍一些常见的偏倚以及防止方法。

1. 选择偏倚（Selection bias）：选择偏倚是指由于研究对象或样本的选择导致的偏倚。

例如，研究对象的选择过程中可能存在随机性不足或者非随机性选择的情况，导致样本在性别、年龄、疾病严重程度等特征上存在偏差。

为了避免选择偏倚，可以采取以下方法：- 使用随机抽样（random sampling）来选择研究对象，以确保样本能够代表总体。

- 使用对照组（control group）进行比较，确保研究组和对照组之间在特征上的均衡。

2. 信息偏倚（Information bias）：信息偏倚是指由于信息收集、记录或报告存在的错误或偏见。

例如，可能存在记忆偏倚（recall bias）：在回顾性研究中，研究对象可能无法准确回忆过去的信息，导致结果产生错误。

为了防止信息偏倚，可以采取以下方法：-使用标准化的数据收集工具和流程，确保信息能够准确、一致地收集。

- 采用盲法（blinding）：在部分研究中，将研究对象、研究人员或评估者对处理组和对照组的干预或评估透明化，以减少主观因素的影响。

3. 报告偏倚（Reporting bias）：报告偏倚是指研究结果的选择性报告或者不完全、不准确报告的偏差。

例如，研究者可能倾向于报告结果显著的部分，而隐藏或忽略结果不显著的部分。

为了避免报告偏倚，可以采取以下方法：-提前注册研究计划和分析方案，避免后期的选择性报道。

-发表研究结果时，尽量完整和准确地报告研究的所有主要发现，无论结果是否显著。

4. 记忆偏倚（Memory bias）：记忆偏倚是指在回顾性研究中，研究对象可能会对曾经发生的事件或体验产生记忆偏差。

例如，研究对象可能会忘记或错误回忆过去的病史或治疗过程。

临床科研中常见偏倚及其防止方法第十二章引言：在临床科研中，偏倚（bias）是指对实验或研究结果产生系统性的误差。

这些误差可能会导致偏离真实的效应大小或关联性。

因此，为了保证研究结果的准确性和可靠性，科研人员需要了解并重视常见的偏倚，并采取相应的防止方法。

一、选择偏倚（Selection Bias）：选择偏倚指的是研究对象在进入研究中的选择过程中存在偏差。

例如，如果研究对象的选取方式不能代表目标人群，研究结果就有可能受到选择偏倚的影响。

防止方法：1.随机分配：采用随机分配方法可以消除选择偏倚。

例如，在实验研究中，可以使用随机数字表或随机数字生成器将研究对象分配到不同组别，确保每个组别的特征分布相似，减小选择偏倚的可能性。

2.大样本容量：增加样本容量可以提高研究的代表性，减小选择偏倚的影响。

因此，在研究设计阶段，应合理确定样本容量大小。

3.多中心研究：多中心研究可以扩大研究对象的范围，减小选择偏倚的可能性。

在多中心研究中，应确保各个研究中心的研究对象符合相同的招募标准，并进行标准化培训，以减小中心间的差异。

二、信息偏倚（Information Bias）：信息偏倚指的是在数据收集和分析过程中存在系统误差，导致研究结果产生偏差。

例如，如果调查问卷中的问题设计不合理，或者数据收集方法存在偏差的可能性，研究结果就可能受到信息偏倚的影响。

防止方法：1.问卷设计：在进行调查问卷设计时，应仔细考虑问题的表达方式和内容选择。

问题的设计应简明扼要，避免引导回答或产生歧义，以减小信息偏倚的可能性。

2.严格控制数据质量：在数据收集过程中，应严格控制数据的质量，确保数据的准确性和可靠性。

例如，可以进行双重录入、逻辑校验和数据清洗等步骤，排除或修正存在的错误或异常数据。

3.多种数据源：为了减小信息偏倚的可能性，研究人员可以采用多种数据源进行数据收集。

通过与背景信息、医疗记录等数据的交叉比对，可以减小信息偏倚的影响。

三、回忆偏倚（Recall Bias）：回忆偏倚是指在研究对象回顾或重新回顾已发生事件时，其回忆结果可能存在偏差。

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。

一文解析临床研究中的偏倚及控制方法临床研究中的偏倚是指研究结果偏离真实情况的可能性。

偏倚可能导致对研究问题的有偏估计，因此在临床研究中，需要采取一系列的控制方法来降低偏倚的影响。

首先，随机化是控制偏倚的一种重要方法。

随机化是指通过随机的方式将研究对象分配到干预组和对照组，从而降低可能出现的系统性偏差。

随机化可以有效地减少干扰因素对结果的影响，使得干预与对照组之间的差异更有可能是由于干预措施引起的。

其次，对照组的选择和配对也是控制偏倚的重要手段。

对照组的选择要符合研究目的，通常可以选择与干预组相似的人群作为对照组，以确保与干预组的比较更具可比性。

在一些情况下，使用配对的对照组可以进一步减少存在的混杂因素，例如通过相同年龄、性别等进行配对。

此外，盲法是降低偏倚的常用方法之一、单盲或双盲试验可以减少研究人员和受试者对治疗干预或评估结果的期望，从而减少主观因素对结果的影响。

特别是在主观结果评估中，如疼痛感受、生活质量等，采用盲法能够更客观地评估干预效果。

此外，适当的样本大小计算也是控制偏倚的重要手段。

样本大小的确定要根据研究目的、研究设计和预期效应大小来确定。

适当的样本大小可以提高研究的统计能力，减少因样本小而引起的偏倚。

在临床研究中，有时还会使用隐性随访和揭示研究设计等方法来降低偏倚。

通过隐性随访，研究者可以减少与干预相关的期望、降低受试者的依从性，从而更真实地反映干预效果。

而揭示研究设计是指研究结束后，将研究组别和干预方式对受试者进行揭示，这样可以降低研究者和受试者在干预期间的偏倚。

此外，在临床研究中，还存在一些专门用于控制偏倚的设计和分析方法，如多重比较校正、倾向评分匹配、子集分析等。

这些方法可以进一步减少混杂因素的影响，提高研究结果的可靠性。

总之，临床研究中的偏倚是不可忽视的因素，它可能导致研究结果的偏离。

为了降低偏倚的影响，采取一系列控制方法是十分必要的，如随机化、对照组选择和配对、盲法、适当的样本大小计算等，可以有效地减少偏倚的影响，提高研究结果的可靠性和可解释性。

第九章临床科研中常见偏倚及其控制方法第一节真实性、偏倚与机遇的概念一、真实性指一项观察或研究所推论观点的正确性及可靠程度,即所得结果反映研究对象的真实情况。

临床医学研究的目的是从样本人群,通过观察或研究,努力取得研究变量同结果变量间的真实联系,并将此真实联系推广到样本人群及其所属目标人群(或参照人群)范围内。

流行病学上将能正确反映样本人群及目标人群真实状况的研究结果的外延性称作内部真实性,若将该项研究成果推广到目标人群以外的其他人群仍然得到同样的结果,表明该项研究成果不但具有内部真实性,而且同时具有外部真实性。

一项没有内部真实的研究结果,不可能具有外部真实性,但有内部真实性的研究成果,不一定具有外部真实性。

样本偏倚是临床科研中特别值得注意的问题,许多临床研究是在三级医院中进行的,而三级医院是重病集中的场所,容易将疾病描绘得严重一些,在三级医院中所获得的研究结论有时并不适用于一般人群。

例如急性心肌梗死病死率,三级医院的资料常低于一般社会人群,原因是心肌梗死死亡的病人50%是发生在未送医院之前。

样本偏倚与后面要讲的选择性偏倚不同,样本偏倚仅涉及将医院里的研究结论推广到群体时产生,而不涉及内部真实性,而选择性偏倚涉及内部真实性,因此,临床工作者必须注意树立群体观点。

(见图9-1)(图9-1内部真实性与外部真实性二、偏倚指研究所得资料的推论偏离真值。

或者说，自样本人群所得变量与结果变量的联系，不能反映目标人群的暴露变量与结果变量的真实联系。

在临床科研中，偏倚是在研究对象各组间某变量有否差异的过程中产生的一种系统误差。

例如，甲治疗组的疗效优于乙治疗组；急性心肌梗死范围大的患者其预后比梗死范围小的患者要差；CT诊断脑瘤的符合率比放射性核素扫描为高等。

临床研究中所获得之各组变量间的差异，有时并非代表真实情况，这种现象就是偏倚（对真实情况的偏离）。

必须指出，与基础科学研究相比较，临床科研特别容易产生偏倚，因为临床科研的对象是人，不可能象动物那样做到组间基本情况均相等，而且病人还有心理变化，拒绝试验或中途退出试验等影响科研结果正确性的情况。