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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。
临床研究中常见偏倚及其控制本文将详细介绍临床研究中常见的偏倚及其控制方法。
通过对每个章节进行细化，提供给您一个最新最全的范本供参考使用。
1. 背景介绍1.1 研究背景1.2 目的和意义2. 偏倚概述2.1 偏倚的定义2.2 偏倚的分类2.2.1 选择偏倚2.2.2 信息偏倚2.2.3 测量偏倚2.2.4 报告偏倚3. 偏倚的常见类型及控制方法3.1 随机选择偏倚3.1.1 简单随机抽样3.1.2 分层随机抽样3.1.3 整群随机抽样3.2 信息偏倚3.2.1 研究设计的优化3.2.2 信息获取的规范化3.2.3 数据分析的准确性3.3 测量偏倚3.3.1 测量工具的校准和验证3.3.2 测量人员的培训和准确性控制 3.4 报告偏倚3.4.1 发表结果的完整性3.4.2 结果的透明度和准确性4. 偏倚控制的实施步骤4.1 制定研究方案前的偏倚控制计划4.2 研究实施过程中的偏倚监控和管理 4.3 结果统计和分析中的偏倚检验和调整4.4 结果报告和发表时的偏倚审查与修正5. 偏倚控制的案例分析5.1 案例一：随机选择偏倚的控制5.2 案例二：信息偏倚的控制5.3 案例三：测量偏倚的控制5.4 案例四：报告偏倚的控制附件：本文档涉及的附件如下：- 附件一：随机抽样表格- 附件二：测量工具校准记录表- 附件三：报告结果完整性检查清单注释：1. 偏倚（Bias）：在研究设计、数据采集和数据分析过程中对真实结果的系统性偏离。
2. 选择偏倚（Selection Bias）：研究对象在选择上存在偏差，导致样本不具有代表性。
3. 信息偏倚（Information Bias）：研究过程中对信息的收集和处理存在偏差，影响结果的准确性。
4. 测量偏倚（Measurement Bias）：研究过程中对测量指标的采集和记录存在偏差，影响结果的可信度和准确性。
5. 报告偏倚（Reporting Bias）：对研究结果的选择性报告和歪曲，导致研究结论的失真。
临床试验偏倚控制方法首先，随机分组是控制试验偏倚的重要手段之一、通过将参与者随机分配到实验组和对照组，可以减少由于个体差异而引起的偏倚。
随机分组可以确保两组参与者之间的基本特征是均衡的，从而减少其他因素对试验结果的影响。
其次，盲法也是常用的控制偏倚的方法之一、在盲法下，参与者和研究人员对实验组和对照组的信息是不知情的。
这可以减少主观因素对试验结果的影响，保证结果的客观性。
主要的盲法有单盲法、双盲法和三盲法。
在单盲法中，只有参与者不知道自己所属的组别；在双盲法中，参与者和研究人员都不知道所属的组别；在三盲法中，除了参与者和研究人员，评价结果的人员也不知道所属的组别。
盲法可以减少心理因素对研究结果的影响，提高试验结果的可靠性。
此外，使用安慰剂也是常用的偏倚控制方法之一、安慰剂是一种与治疗药物在外观和口感上相似，但是没有治疗效果的物质。
通过使用安慰剂，可以消除由于心理因素和期望效应而引起的偏倚。
研究人员和参与者无法确定自己所使用的是否是治疗药物，这样可以避免他们对研究结果的期望影响实验结果。
此外，控制群体特征也是一种常用的偏倚控制方法。
在临床试验中，参与者的特征可能会对试验结果产生较大的影响。
为了减少这种影响，研究人员可以在分组时根据参与者的特征进行匹配，使得两组的特征尽可能接近。
这样可以减少组间差异对试验结果的影响，提高结果的可靠性。
最后，多中心研究也是一种常用的偏倚控制方法。
单中心研究仅在一个地方进行，可能受到地域和人种等因素的限制，从而引入偏倚。
通过在多个中心进行研究，可以减少这些因素对试验结果的影响，提高结果的普遍性和可靠性。
综上所述，临床试验偏倚控制的方法包括随机分组、盲法、使用安慰剂、控制群体特征和多中心研究等。
这些方法能够减少不同因素对试验结果的干扰，提高研究结果的可靠性和有效性。
在实际操作中，研究人员需要根据具体情况选择合适的偏倚控制方法，并严格按照标准操作，以确保试验结果的准确性。
临床研究中的误差来源与控制方法临床研究是一项重要的科学研究方法，在医学领域中起着举足轻重的作用。
然而，由于临床研究的复杂性以及实验环境的不确定性，误差成为影响研究结果准确性和可靠性的重要因素。
本文将探讨临床研究中常见的误差来源以及相应的控制方法。
一、受试者选择偏倚受试者选择偏倚是指研究者在选择受试者时存在偏差，导致样本偏离总体。
这种偏差会严重影响研究结果的可靠性。
1. 控制方法：- 严格筛选受试者：确保受试者符合研究入选标准，并尽量避免抽样偏差。
- 随机分组：采用随机分组的方式可以消除部分选择偏倚，提高结果的可靠性。
二、记忆偏倚和信息偏倚记忆偏倚和信息偏倚常常发生在问卷调查或回顾性研究中，受试者的回忆和提供的信息可能不完全准确，导致研究结果失真。
2. 控制方法：- 增加记忆辅助工具：例如使用日记、手机应用等，帮助受试者记录并提供准确的信息。
- 多种信息收集方式：结合问卷调查、观察、实验等多种方法，相互印证，提高数据的可信度。
三、观察者偏倚观察者偏倚是指研究者在观察和记录数据过程中存在主观偏差，比如对受试者的评估过程可能会受到研究者的期望值、态度等因素的影响。
3. 控制方法：- 盲法实验设计：采用盲法实验设计，减少观察者对实验结果的主观影响，例如双盲、单盲等设计。
- 多名观察者共同进行评估：通过多名观察者的共同评估可以减少主观偏差，提高观察数据的客观性。
四、实验设备和测量仪器误差实验设备和测量仪器的误差是临床研究中常见的问题，对研究结果的准确性和可靠性产生直接影响。
4. 控制方法：- 校准仪器：定期校准仪器，确保测量结果的准确性。
- 多次测量取平均值：通过多次测量取平均值可以降低仪器误差，提高数据的可靠性。
五、统计分析偏倚统计分析偏倚是指在临床研究中进行统计分析时产生的偏差，可能导致对结果的错误解读。
5. 控制方法：- 选择合适的统计方法：根据研究设计和数据类型选择合适的统计方法，减少统计分析的偏差。
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。
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。
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。
但是有时候因为我们需要考虑的混淆因素不可测量，为了能够分析出真实的结果，可以使用surrogate confounder来控制混淆因素。
如下图：U为不可测量的混淆因素，为了控制U，我们可以替代使用能够代表U的其他变量L 来分析。
比如，我们需要考虑社会地位这个因素，因为无法测量社会地位，所以我们可以使用教育、收入、住址、学历等因素代表社会地位进行分析。
切忌：当进行统计分析的时候，务必仅考虑混淆因素而不对非混淆因素进行处理，所以并不是考虑的因素越多越好。
因为分析时控制的混淆因素越多，则分析的power越低，甚至因为控制某一非混淆因素而引入新的混淆因素。
如下图：本身该DAG不存在混淆因素，但是如果误把L当成了混淆因素对其进行控制时，U1，U2则变成了混淆因素对A与Y的相关性产生干扰。
如何去除混淆因素对分析结果的影响呢？在试验设计阶段，我们可以采取：1）随机化（randomization）：可以有效控制已知和未知的confounders；2）匹配（matching）和限制（restriction）：可以控制已知的confounders；•限制：如果认为某个或某些因素是可能的或已知的混杂因素，在设计过程中，可对研究对象的选择条件进行规定，但限制条件不宜太多。
如研究冠心病与吸烟的关系，年龄与性别可能是混杂因素，就规定本次调查仅限于40-50岁的男性居民。
•匹配（matching）：个体配比将每个指示病例选择一个或多个对照，该对照与病例具有某些相同的特征，如年龄、性别等，在各比较组有相同的分布，以达到清除混杂作用的目的。
频数配比将使对照组在某个潜在的混杂变量的分布与指示病例组的分布相同，如暴露组30-39岁为30%，40-49岁为30%，50-59岁为40%，那么非暴露组应与暴露组有相同的年龄分布。
3）选择不存在混淆因素与暴露相关的研究人群在数据分析阶段，仅可以对已知的混淆因素进行控制。
我们可以进行：•IP weighting/standardization：通过标准化人群，让混淆因素在暴露和非暴露人群中的分布是相同的，从而去除混淆因素对分析结果的影响；•stratification-based methods（包括stratified analysis, restriction, regression…）：通过研究各个混淆因素水平下（假设各个水平下混淆因素不影响exposure和outcome的相关性），exposure和outcome的相关性以去除混淆因素对结果的影响。
选择偏倚（selection bias）A：暴露变量（exposure）Y：结果变量（outcome）C：混淆因素（confounder）选择偏倚(selection bias)是由于选择研究对象的方法有问题，使入选者与未入选者在某些特征上存在着系统差异，从而导致研究结果偏离真实情况。
选择偏倚是一个普适的概念，可以出现在随机对照试验、队列研究和病例对照试验。
选择偏倚包括：失访(loss to follow-up)、无应答偏倚(non response bias)、数据缺失(missing data bias)、志愿者偏倚(volunteer bias)、self-selection、健康工人偏倚(healthy worker effect)。
在病例对照研究中，包括不合适选择对照组(inappropriate selection of controls)、入院率偏倚(Berkson’s bias)、现患病例偏倚(prevalence-incidence bias) 等。
入院率偏倚(Berkson’s bias)在病例对照试验中需要考虑。
指的是：利用医院或住院病人作为研究对象时，由于各种疾病的入院率不同而致的偏倚。
A：吸烟Y：膀胱癌F：其他疾病C：住院情况在没有控制住院因素前，F＝其他疾病并不是混淆因素；但是如果我们选择对照是仅在住院人群中筛选时，那么我们相当于人为的控制了C＝住院情况。
因为吸烟可能引起除膀胱癌以外的其他疾病，而这些疾病可能引起住院，因此，挑选的对照组具有相对于整体人群更高的吸烟率。
因此，当我们分析吸烟与膀胱癌发生率的关系时受到混淆。
看一个例子再次说明：Hypothetical true association Observed associationBladder cancer cases Representativepopulation controlsBladdercancer casesHospitalcontrols有吸烟史75 40 75 70无吸烟史25 60 25 30OR 4.50 1.29可以很明显看到，住院人群中选择的对照组吸烟率明显较高，且会混淆真实的关联性分析。
现患病例－新病例偏倚 (prevalence-incidence bias)在病例对照试验中需要考虑。
指的是：在病例对照研究，调查时选择的病例往往是存活的现患病例，无法对那些因患病已死亡的病例或轻型、非典型或已痊愈的病例进行调查，而队列研究中常采用新发生的病例，因而病例对照研究得出的结论与队列研究的结果可能发生差异，此即现患病例-新病例偏倚，也称为奈曼偏倚（Neyman bias）。
A：吸烟Y：帕金森综合症F：其他疾病（心脏病，肿瘤）C：死亡情况如上图，在没有控制死亡因素前，F＝其他疾病并不是混淆因素；但是如果我们选择现患病人作为病例时，那么我们相当于人为的控制了C＝死亡情况。
因为吸烟可能引起除帕金森以外的其他疾病，而这些疾病可能引起死亡，这导致考虑本应该选入的病例因为提前死亡而被忽略，从而混淆了吸烟与帕金森发生的真实关系。
选择对照组不合适（inappropriate selection of controls）在病例对照试验中需要考虑。
先看如下图：A：绝经后激素Y：冠心病F：髋骨折C：选择进入试验在选择对照病例前，F＝髋骨折并不是混淆因素；但如果我们选择对照病例时考虑了髋骨折的情况，因为绝经后的激素影响髋骨折，如果排除或者入组髋骨折的病例，将可能影响对照组的绝经后激素的情况，从而混淆绝经后激素与冠心病发生的真实关系。
检出征候群偏倚（detection signal bias）检出征候群偏倚是指某因素与某疾病在病因学上虽无关系，但由于该因素的存在会引起该病的临床症状或体征的出现，从而使患者及早就医，接受多种检查，导致该人群有较高的检出率，致使过高地估计该因素与该疾病的关联。
A ：服用雌激素 Y ：子宫内膜癌 C ：子宫出血举例说明：调查A=口服雌激素与Y=子宫内膜癌的关系。
因为在人群中有一定量的无症状的子宫内膜癌早期病人，她们若不服用雌激素，子宫不致出血，因而不去医院就诊，而不能被发现，混淆了分析结果。
如下表，肿瘤科医生发现子宫内膜癌患者雌激素暴露比例明显高于对照组，认为子宫内膜癌与服用雌激素密切相关。
但是，妇科的发现却表明不相关，就是因为妇科同时考虑了子宫不出血的子宫内膜癌患者。
更年期服用雌激素与子宫内膜癌的关系无应答偏倚 (non response bias) 和数据缺失(missing data bias)无应答者是指研究对象中未按设计要求对被调查的内容予以应答者。
某个特定样本中的无应答者的患病情况及某些因素的暴露情况与应答者可能不同，因此而产生的偏倚称为无应答偏倚。
此种偏倚在分析性研究和实验性研究中均可发生。
失访偏倚(loss to follow-up)肿瘤科 妇科 雌激素服用史 暴露 非暴露 暴露 非暴露 有 45 7 59 42 无 72 110 89 108 合计 117117148148OR9.81.7失访也是无应答的一种表现，只是它主要发生在队列及实验性研究中。
在随访研究过程中，研究对象未能按计划被随访，它是此类研究选择偏倚的主要原因之一。
A：外来人口（migrant）Y：肿瘤L：收入C：失访失访偏倚就是在比较组间病例的随访完整度不同。
如上图，想要研究A=外来人口与Y=肿瘤发生的关系。
但是外来人口当生病时，根据L=收入水平的不同选择回到老家进行治疗或留在工作地治疗。
因此，外来人口较容易导致失访，并且因收入水平低造成的失访导致随访的外来人口无法代表整体外来人口的情况，最终造成结果偏倚。
志愿者偏倚(volunteer bias)和self-selection一般情况下，志愿者与非志愿者在关心健康、注意饮食习惯、禁烟、禁酒及体育锻炼等方面可能存在系统的差别，因而，志愿者被入选为观察对象，而非志愿者落选，这样的研究结果往往有选择偏倚。
A：吸烟Y：冠心病L：心脏病关注意识（家族心脏病史）C：志愿或被选择参与研究当研究A=吸烟和Y=冠心病的关联性时，对于有家族心脏病史的人群往往会感觉到容易得冠心病而更愿意参与研究，且有家族心脏病史的志愿者确实更容易患心脏病，因此容易造成结果的偏倚。
