常见偏倚及控制

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正保远程教育旗下品牌网站美国纽交所上市公司(NYSE:DL) 高等教育自学考试辅导《护理学研究》第五章第五节讲义偏倚与控制●基本概念●偏倚的常见类型与控制方法一、基本概念1.随机误差是指随机抽样研究中由于个体间差异所导致的样本值与总体值间的误差。

随机误差是不可避免的。

概率抽样中，抽样误差由小到大依次为：分层抽样 <系统抽样 <单纯随机抽样 <整群抽样。

减少随机误差方法：增加样本量，分层/系统抽样。

2.系统误差即偏倚。

指研究结果系统地偏离了真实情况。

高于真实值（正偏倚）或低于真值（负偏倚）。

与随机误差不同，偏倚是研究中可以克服的，也应当努力去克服的误差。

二、偏倚的常见类型与控制方法1.选择性偏倚概念：指因被入选到研究中的研究对象与没有被入选者在某些特征上存在差异所造成的系统误差。

产生：在确定研究样本、选择对照组的过程中很容易产生，也可由于资料收集过程中研究对象的失访或无应答等造成。

类型：（1）入院率偏倚（2）诊断性偏倚（3）无应答偏倚（4）分组偏倚类型1：入院率偏倚又称为伯克森偏倚，是指当利用医院就诊患者或住院患者作为研究对象时，由于入院率不同而导致的偏倚。

不同疾病的患者在不同医院的就诊率或住院率是不相同的。

这种差异可能与疾病的严重程度、患者就医的条件、人群对某一疾病危害的了解程度、医疗费用的支付方式、患者的经济条件、不同医院的专科特长、就诊方便程度以及对医院的信任程度等因素有关。

类型2：诊断性偏倚指选择用做研究的病例，诊断不准确或纳入标准和排除标准不统一而引起的偏倚。

在选择研究对象时，应有统一的纳入标准与排除标准，诊断要明确，并严格遵循。

特别在将某种疾病的患者作为研究对象时，一定要保证诊断明确。

诊断标准应注意采用世界卫生组织或全国统一标准，在无统一标准时，应结合参考文献、研究的实际条件以及其他卫生保健人员的意见后自行制订，并尽可能通过专家的认可。

类型3：无应答偏倚在研究设计中应予调查，但调查对象由于各种原因没有按照要求回答调查内容，称为无应答。

第九章偏倚及其控制流行病学研究结果的真实性是极其重要的问题，研究的真实性直接关系到能否获得正确的结论。

真实性的反面就是误差，这包括随机误差和系统误差，后者又称为偏倚。

减少误差就意味着提高真实性。

第一节研究结果的变异性一、概述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）。

它可存在于不同的水平，包括个体水平、群体水平和样本（研究）水平，详见表9-1。

表9-1 变异性的水平和来源变异性水平变异的来源个体个体生物学变异，测量误差群体个体间遗传学变异，环境变异，测量误差样本（研究）抽样方式，样本大小，测量误差变异的来源可以分为两个层次：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。

例如，在个体水平上，某病人的血压真值在一段时间内本身存在波动，该段时间内血压值的变异反映的是真实的生物学变化；同时在血压的测量过程中，又存在一定的测量误差，由此造成的血压值的变异反映的是测量变异。

该病人的血压值的总变异就包含生物学（真实）变异和测量变异。

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。

上述的测量误差，就可以再分出随机误差和系统误差。

例如，血压测量中围绕真值（用均值代表）上下波动的微小误差（一般小于2.58σ）就是随机误差，而偏离真值并且绝对值和方向固定的误差就是系统误差。

二、个体水平的变异性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。

如某病人的血清总胆固醇，会随着个体状态（如膳食情况或空腹与否）发生改变，也可以由于不同实验室或测量方法等引起变化。

如果某病人的血清总胆固醇有两个不同的测量值，则需要结合个体状态和测量误差考虑，判定哪一个测量值更接近真实值。

个体水平测量值的变异来源归纳于表9-2。

动物实验一直以来都是医学科研领域中不可或缺的一部分，它对于新药物的研发、疾病治疗方法的验证以及基础医学研究都具有重要意义。

然而，动物实验中存在着一些偏倚，这些偏倚可能会影响到实验结果的准确性和可靠性。

科研人员需要认识到动物实验中的偏倚并采取相应的控制方法，以确保实验结果的客观性和可靠性。

一、动物选择偏倚动物选择偏倚是指在动物实验中选择一种特定的动物种类或个体进行实验，而忽视了其他可能具有不同生理特征的动物。

这种偏倚可能会导致实验结果的不确定性和泛化能力受限。

控制方法：1. 随机化选取动物：科研人员应该在实验开始前采取随机化的方法选取动物，确保每个动物都有均等的实验机会。

2. 多种动物模型验证：在实验设计中可以尝试选择不同种类或不同个体的动物进行实验，以验证实验结果的普适性和可靠性。

二、环境因素影响偏倚实验动物的生存环境会对实验结果产生一定的影响，比如养殖条件、饲料供给、饮水情况等。

这些环境因素的不同可能会干扰实验结果的可比性。

控制方法：1. 统一的饲养环境：科研人员应该在实验前统一动物的饲养环境，确保它们处于相似的生存条件下。

2. 监测环境参数：在实验过程中需要对饲养环境的温度、湿度、光照等参数进行监测，及时调整以保证实验的一致性和可比性。

三、测量偏倚在动物实验过程中，科研人员的测量方法和技术水平也可能会对实验结果产生影响。

比如测量仪器的准确性、操作技术的熟练程度等因素都会对实验结果造成一定程度的偏差。

控制方法：1. 校准仪器：在实验前后需要对测量仪器进行校准，确保测量结果的准确性。

2. 培训操作人员：科研人员需要对实验人员进行专业的操作培训，提高其技术水平和操作准确性。

四、结果报告偏倚科研人员在实验结果的报告过程中也可能存在一定的偏倚，比如有意无意的剔除某些数据、强调某些结果等，都会对实验结果的真实性产生影响。

控制方法：1. 完整数据公开：科研人员需要将实验过程中产生的所有数据都进行完整记录，并进行公开，确保数据的可追溯性和真实性。

风行【2 】病学中常见的偏倚及其控制误差（error）对事物某一特点的测量值偏离真实值的部分.包括随机误差.体系误差随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异,也称抽样误差.只能削减,不能避免.随机误差的两个特色1.样本的不雅察值都在平均值高低散布,从很多无偏倚样本中得到的不雅察值均数,假如数目较大,老是趋势于接近总体值;2.随机误差的规模可以用可托区间估量,当保持随机办法而加大样本时,样本均值逐渐向总体均值接近.体系误差：当对群体的某一特点做一次测量或对某一个别的某一特点做多次测量时,所得均值与总体间的真实性也会产生误差,假如误差向量的偏向一致或根本一致时,这种误差称为体系误差.随机误差和体系误差的差别1.假设一项研讨可以将样本量增至无限大,假如研讨样本无限大能使误差减小到零,则此误差为随机误差.体系误差不受样本量增长的影响,是以在研讨样本无限大时仍然消失的误差是体系误差;2.恰当的反复实验或增长样本含量可以削减随机误差,但不能削减体系误差.偏倚（bias）：指在风行病学研讨中样本人群所测得的某变量体系地偏离了目的人群中该变量的真实值,使得研讨成果或推论的成果与真实情形之间消失误差,这是由体系误差造成的.选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研讨中的研讨对象与没有被选入者特点上的差异所造成的体系误差.重要产生于研讨的设计阶段,在各类风行病学研讨中均可能产生,以在病例对比研讨与现况研讨中为常见.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）,是指应用病院就诊或住院病人作为研讨对象时,因为入院率的不同或就诊机遇的不同而导致的偏倚.用住院病例进行研讨时可能没有包括：1)挽救不实时逝世亡的病例2)距离病院远的病例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,只查询拜访典范病例或现患病例的暴露状态,致使查询拜访成果消失的体系误差都属于本类偏倚.3.无应答偏倚和自愿者偏倚（non-respondent bias and volunteer bias）无应答者指查询拜访对象中那些因为各类原因不能答复查询拜访研讨工作所提出的问题的人.一项研讨工作的无应答者可能在某些重要特点或暴露上与应答者有所差别.假如无应答者超过必定比例,就会使研讨成果产生偏倚,即无应答偏倚.4.检出征候偏倚（detection signal bias）亦称为揭穿假装偏倚（unmasking bias）,指某身分与某疾病在病因学上虽无接洽关系,担因为该身分的消失而引起该疾病症状或体征的消失,从而使患者及早就医,接收多种检讨,导致该人群较高的检出率,乃至得出该身分与该病相接洽关系的错误结论.5.易感性偏倚（susceptibility bias）有些身分可能直接或间接影响不雅察人群或对比人群对所研讨疾病的易感性,导致某身分与某疾病间的虚伪接洽,由此产生的偏倚称为易感性偏倚.6.清除偏倚（exclusive bias）在研讨对象的肯定进程中,没有按照对等的原则或标准,而自不雅察组或对比组中清除某些研讨对象,如许导致身分与疾病之间接洽的错误估量,称为清除偏倚.选择偏倚的控制1.研讨者应充分懂得该项研讨工作中各类可能的选择偏倚起源,并在研讨设计进程中尽量避免; 严厉控制研讨对象的纳入与清除标准,使研讨对象能较好地代表其所出自的总体;2.为了避免存活身分的影响,在进行病例对比研讨时,假如病例组选择新诊断的病人,则对比组不应由慢性病病人构成;假如对比所患的慢性病轻微地影响暴露,则更不应作为对比;信息偏倚（information bias ）又称不雅察偏倚（observational bias）,指研讨中有关研讨对象的或来自研讨对象的信息是错误的,会产生体系误差.信息偏倚的表现是使研讨对象的某种特点被错误分类如暴露于某身分者被错误地以为长短暴露者,某病的患者被以为长短患者.常见的信息偏倚1.回想偏倚（recall bias）指在回想曩昔的暴露史或既往史时,因研讨对象的记忆掉真或回想不完全,使其精确性或完全性与真实情形间消失的体系误差.2.报告偏倚（reporting bias）与回想偏倚不同,报告偏倚是指研讨对象因某种原因有意夸张或缩小某些信息而导致的偏倚,是以也称撒谎偏倚.3.诊断疑惑偏倚（diagnostic suspicion bias）假如研讨者事先懂得研讨对象对研讨身分的暴露情形,疑惑其已经患某病,或在主不雅上偏向于应当消失某种阳性成果,于是在作诊断或剖析时,偏向于本身的断定.如对暴露者或实验组进行异常过细的检讨,而对非暴露者或对比组则不然,从而使研讨成果消失误差.4.暴露疑惑偏倚（exposure suspicion bias）研讨者若事先懂得研讨对象的患病情形或某种终局,主不雅上以为某病与某身分有接洽关系时,在病例组和对比组中采用不同的办法或应用不同深度和广度的查询拜访办法摸索可疑的致病身分,从而导致错误的研讨结论,由此引起的偏倚称为暴露疑惑偏倚.5.检出偏倚（detection bias）实验进程中因为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.引诱偏倚（inducement bias）在查询拜访进程中,查询拜访者讯问技巧不当,或者为取得阳性结论,引诱查询拜访对象做某一偏向性的答复,从而使查询拜访到的成果偏离真实情形,由此产生的偏倚称引诱偏倚.信息偏倚的控制1.研讨者对拟进行的研讨要制订明细的材料收集办法和严厉的质量控制办法;2.尽可能采用“盲法”收集材料;3.尽量采用客不雅指标的信息;4.严厉查询拜访设计和研讨人员的科学立场.混淆偏倚混淆偏倚指在风行病学研讨中,因为一个或多各潜在的混淆身分的影响,掩饰或夸张了研讨身分与疾病之间的接洽,从而使两者之间的真正接洽被错误地估量.混淆身分：称外来身分,指与研讨身分和研讨疾病均有关,若在比较的人群中散布不均,可曲解研讨身分与疾病之间真正接洽的身分.混淆身分的根本特点1.必须是所研讨疾病的自力安全身分,假如不找出或不避开,所得的研讨成果可能不是研讨身分造成的;2.必须与所研讨的暴露身分消失统计学接洽;3.必定不是研讨身分与研讨疾病因果链上的一个环节或中央变量.混淆的控制1.限制:针对某一或某些可能的混淆身分,在设计时对研讨对象的入选前提予以限制.控制已知的混淆身分,不能控制未知的混淆身分.利：对研讨对象针对潜在的混淆身分实施限制后,可得到同质的研讨对象,从而可以防止某些混淆偏倚,有利于对研讨身分与疾病之间的关系作出较为精确的估量弊：研讨对象对总体的代表性可能会受到影响,因而研讨结论的外推会受到必定的限制2.匹配:在为研讨对象选择对比时,使其针对一个或多个潜在的混淆身分与研讨对象雷同或接近,从而清除混淆身分对研讨成果的影响.利：对某一身分进行匹配可以清除掉落该身分可能的混淆感化,进步统计效力弊：掉掉落了对这一身分进行剖析的机遇,既不能剖析其作为研讨疾病安全身分的感化,也不能剖析该身分与其他身分间的交互感化,造成信息丧掉3.随机化:指以随机化原则使研讨对象以等同的几率被分派在遍地理组中,从而使潜在的混淆身分在各组间散布平衡.4.统计处理:混淆偏倚在材料剖析阶段也可以经由过程必定的统计处理办法予以控制.如分层剖析.应用回归模子等.现况研讨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想偏倚测量偏倚病例对比研讨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光效应偏倚回想偏倚查询拜访偏倚混淆偏倚队列研讨中常见的偏倚选择偏倚掉访偏倚信息偏倚混淆偏倚。

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。