第十八章流行病学的误差和偏倚

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。

12偏倚（11)2)3)4)2,凡因现 34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。

流行病学研究中的统计学误差与校正方法流行病学是研究人群中疾病的发生和分布规律的科学领域。

在进行流行病学研究时，统计学是不可或缺的工具，但统计学误差也是需要关注和纠正的问题。

本文将探讨流行病学研究中常见的统计学误差以及校正方法。

一、抽样偏差抽样偏差是指从总体中抽取样本时产生的不可避免的偏差。

在流行病学研究中，通常采用随机抽样的方法来保证样本的代表性。

然而，即使使用随机抽样方法，抽样偏差仍然可能存在。

一种常见的抽样偏差是选择偏差，即样本中的个体由于某种特定的原因而被过度选择或者被忽略。

为了纠正这种抽样偏差，研究者可以通过加权统计分析等方法来调整样本的代表性。

二、信息偏倚信息偏倚是指测量过程中的错误或者参与者在回答问题时的主观倾向所导致的误差。

信息偏倚可能来自于记忆的模糊、不准确的问卷设计、个体报告的错误以及访谈中的主观解释等。

为了降低信息偏倚，研究者可以使用标准化的问卷、训练访谈员以提高准确性，并使用一致的测量工具和指标来收集数据。

三、混杂变量混杂变量是指干扰研究结果的外部因素，可能与研究因素存在相关性，导致统计分析过程中的误差。

例如，在研究某种疾病的风险因素时，年龄、性别、吸烟习惯等因素可能会对研究结果产生影响。

在进行统计分析时，研究者可以使用混杂因素分析来控制这些混杂变量的影响，并进行校正。

四、测量误差测量误差是指测量工具或者观测方法在重复测量过程中产生的不一致性。

测量误差可能来自于仪器的偏倚、观察者的主观判断以及被测量个体的变异性。

为了降低测量误差，研究者可以使用多个观察者进行测量、进行质量控制以及使用可靠性分析来评估测量工具的稳定性和一致性。

五、统计推断误差统计推断误差是指由于样本容量有限，从而导致对总体参数的估计结果存在不确定性。

在流行病学研究中，研究者通常使用统计检验和置信区间等方法来评估参数的显著性和可信度。

为了降低统计推断误差，研究者可以增加样本容量、使用更准确的统计方法以及引入外部信息来提高参数估计的精度。

流行病学研究中的偏倚偏倚（bias）是指从医学研究设计与实施到数据处理和分析的各个环节中产生的系统误差，以及结果解释、推论中的片面性导致的研究结果与真实情况之间出现的倾向性差异，进而导致对暴露与疾病之间联系的错误描述。

在流行病学研究中，存在着多种研究方法，这些方法在设计、实施、分析等环节均可能出现偏倚，而这些偏倚均可归类到选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚三大类中。

下面我们将介绍流行病学研究中三大常见偏倚。

一、选择偏倚流行病学研究的研究对象只是源人群的一个样本，由于选入的研究对象与未选入者在某些特征上存在差异而引起的系统误差称为选择偏倚。

不同的流行病学研究中有不同的选择偏倚，根据产生的原因，可以分为以下几种常见类型。

1.入院率偏倚，又称为伯克森偏倚，是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同而导致的偏差。

因此，若在医院内选择研究对象进行流行病学研究时，就容易产生该种偏倚。

因为医院在收治病人时是由选择的，同时病人到哪个医院去就诊也是有选择的。

2.现患病例-新病例偏倚，也称奈曼偏倚。

在病例对照研究或现况研究中，用于研究的病例一般是研究时的现患病人，而不包括死亡病例和那些病程短、轻型、不典型的病例。

此外某些病人在患病后，有可能会改变其原来的某些因素的暴露状况，由此而产生的偏倚即为现患病例-新病例偏倚。

例如，冠心病患者会自觉改变其饮食结构，肺癌病人会主动戒烟等，导致暴露与疾病的联系被低估。

3.检出症候偏倚，指某种因素与某疾病在病因学上虽无关联，但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疾病相关联的错误结论。

例如，在探究雌激素与子宫内膜癌的关系的与病例对照研究中，初步结果显示子宫内膜癌与雌激素暴露密切相关，进一步分析发现雌激素可以引起妇女不规则子宫出血，从而使他们积极就诊，增加了子宫内膜癌发现的几率，从而导致了雌激素与子宫内膜癌之间的虚假联系。

流行病学研究中的常见偏倚在流行病学研究中，为了准确了解疾病的发生、发展和分布规律，我们需要采用科学的研究方法。

然而，由于各种因素的影响，研究过程中可能会出现偏倚，从而导致研究结果的不准确或错误。

接下来，让我们一起了解一下流行病学研究中常见的几种偏倚。

一、选择偏倚选择偏倚是指在研究对象的选取过程中，由于某些因素的影响，导致入选的研究对象与总体人群之间存在差异。

这种差异可能会使研究结果偏离真实情况。

例如，在病例对照研究中，如果病例组和对照组的选择不是随机的，而是基于某些特定的条件，如医院的就诊患者，那么就可能存在选择偏倚。

因为医院就诊的患者可能不能代表整个患病群体，他们可能具有更严重的病情或者其他特殊的特征。

另一个例子是在队列研究中，如果对暴露组和非暴露组的划分不准确，或者入选的人群在某些重要特征上存在差异，也会产生选择偏倚。

为了减少选择偏倚，我们应尽量采用随机抽样的方法选取研究对象，确保研究对象具有代表性。

同时，在研究设计阶段，要充分考虑可能导致选择偏倚的因素，并采取相应的措施加以避免。

二、信息偏倚信息偏倚又称观察偏倚，是指在收集、整理和分析研究资料的过程中，由于各种因素的影响，导致所获得的信息不准确或不完整。

常见的信息偏倚包括回忆偏倚和测量偏倚。

回忆偏倚通常发生在病例对照研究中，当研究对象回忆过去的暴露情况时，可能会因为记忆不准确或者受到当前疾病状态的影响而出现偏差。

比如，患有某种疾病的人可能会更倾向于回忆起曾经的不良暴露经历。

测量偏倚则可能由于测量工具不准确、测量方法不一致或者观察者的主观判断等原因导致。

例如，在测量血压时，如果使用的血压计不准确或者测量人员操作不规范，就会得到错误的血压值。

为了降低信息偏倚，我们需要采用标准化的测量方法和工具，对调查人员进行严格的培训，提高其测量和调查的准确性。

同时，可以通过客观的记录和验证手段来确保信息的可靠性。

三、混杂偏倚混杂偏倚是指在研究中，由于某个既与研究的疾病有关，又与研究的暴露因素有关的因素的影响，掩盖或夸大了暴露因素与疾病之间的真实联系。

流行病学研究的误差和偏倚信息偏倚选择偏倚和记忆偏倚流行病学研究的误差和偏倚：信息偏倚、选择偏倚和记忆偏倚在流行病学研究中，我们努力收集和分析大量数据，以揭示疾病的发生和传播规律。

然而，由于众多的不确定性和人为因素，这些研究结果常常受到误差和偏倚的影响。

本文将重点探讨流行病学研究中常见的误差和偏倚，包括信息偏倚、选择偏倚和记忆偏倚。

一、信息偏倚信息偏倚是指在数据的收集、整理和处理过程中，由于采集数据的主观性或不完全性，导致结果与真实情况存在偏差的问题。

常见的信息偏倚包括主观记忆偏倚、社会回应偏倚和问卷回答偏倚。

主观记忆偏倚常常出现在流行病学调查中，受试者可能会忘记某些重要细节或错误地回忆事件。

例如，在调查疫情爆发之前的饮食习惯时，被调查者可能会过于依赖自己的记忆而遗忘或错误地描述过去的饮食情况。

社会回应偏倚是指受试者受到社会期望或调查员的影响，而在调查中给出符合社会期望或调查员意图的回答。

这种偏倚可能导致某些行为、疾病的真实情况无法被准确反映出来，从而影响流行病学研究的结果。

问卷回答偏倚是指受试者根据自己的认知、理解和情感，选择性地回答某些问题或偏好某些选项。

这种偏倚会导致数据的不完整性和失真，影响研究结论的准确性。

二、选择偏倚选择偏倚是指在选择受试者或研究对象的过程中，由于各种原因导致样本不具有代表性，从而影响结果的偏离。

选择偏倚可能会导致结果的高估或低估，进而产生误导性的结论。

一种常见的选择偏倚是选择性病例偏倚，即研究者在选择研究对象时，更倾向于选择某些具有特定特征的个体，使得研究结果不能泛化到整个目标人群。

另一种选择偏倚是选择性失访偏倚，指那些因为某些原因而无法继续参与研究的受试者与原始样本间存在差异。

这种偏倚可能导致研究结果的失真，无法准确评估研究对象的特性和风险因素。

三、记忆偏倚记忆偏倚是指在回忆过去事件时，由于记忆的不完全性和变态，导致记忆与事实存在偏差的现象。

记忆偏倚在流行病学研究中常常出现，可能导致对某些事件或指标的记忆模糊或错误。

流行病学研究中的误差与校正方法流行病学研究是一种关于疾病在人群中分布和影响的研究方法。

然而，在进行流行病学研究时，经常会出现误差，这可能导致研究结果的不准确或者失真。

因此，为了保证研究结果的可靠性和准确性，在流行病学研究中必须考虑并纠正误差。

本文将讨论流行病学研究中的误差以及校正方法。

一、选择偏倚误差选择偏倚误差是流行病学研究中最常见也是最容易引入的误差类型之一。

选择偏倚是指研究者在选择研究对象或者控制组时产生的系统性差异。

例如，如果研究者在选择研究对象时偏向于选择某个特定群体，那么研究结果将不能代表整个目标人群。

为了解决选择偏倚误差，研究者可以使用随机抽样的方法来选择研究对象，从而保证研究结果的可靠性。

二、信息偏倚误差信息偏倚是由于调查过程中信息收集的不准确或者错误所导致的误差。

这种误差可能来自于被调查者的记忆错误、主观态度或者对敏感问题的回避等原因。

信息偏倚误差可能会导致研究结果的失真。

为了减少信息偏倚误差，研究者可以采用匿名调查的方法，减少被调查者对于回答问题的顾虑和担忧。

三、测量偏倚误差测量偏倚误差是由于测量过程中产生的系统性差异而导致的误差。

例如，如果测量工具不准确或者测量方法不可靠，那么研究结果将受到测量偏倚的影响。

为了纠正测量偏倚误差，研究者应该使用经过验证的测量工具，并在测量过程中保证测量条件的一致性。

四、混杂因素混杂因素是指在流行病学研究中可能会干扰疾病与暴露因素之间关系的其他因素。

混杂因素的存在可能会导致研究结果的偏倚。

为了解决混杂因素的影响，研究者可以使用匹配或者分层分析等方法来控制混杂因素，确保研究结果的准确性。

五、生存偏倚生存偏倚是指因为研究对象在研究开始之后出现丢失、退出或者死亡而导致的误差。

生存偏倚可能会对研究结果的可靠性产生影响。

为了纠正生存偏倚，研究者可以使用Kaplan-Meier法或者Cox比例风险模型等方法来分析生存数据，并对结果进行校正。

总结：在流行病学研究中，误差是不可忽视的因素。