临床科研常见偏倚及其控制(201303)
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。
临床研究中常见偏倚及其控制
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。
医学科研中常见的偏倚类型及控制方法
对照组接受试验组的措施，导致组间差异缩小 试验组接受更好的支持治疗，研究结果偏向试
验因素，称为干扰偏倚
来自研究者的偏倚之测量偏倚
测量偏倚：研究者对研究的指标和数据进行测 量时产生的系统误差
常见的情况有：使用的仪器未校正、测定方法 的标准和操作规范不统一、操作人员技术不熟 练、记录有误等
限制的缺点还在于，在限制混杂因素的同时， 对暴露和疾病发生的范围也进行了限制，不能 观察到疾病影响的全貌
设计阶段的控制
随机分配(randomized allocation)：主要适用 实验研究，即将研究对象随机分配到试验组 和对照组
随机分配的目的：使研究对象的非处理因素 和混杂因素在各组间趋于均衡，组间基线情 况有良好的可比性，而使得处理因素的真实 差别得以显示
表8-3 妇女绝经期服用雌激素与子宫内膜癌的关系 （以阴道出血就诊的病例）
服用
子宫内膜癌
雌激素
有
无
OR
合计 发生率(％)
有
45
7 52 86.54 9.82
无 合计
72 110 182 117 117 234
39.56 50.00
235.70,P0.001
表8-3 妇女绝经期服用雌激素与子宫内膜癌的关系 （以刮宫和子宫切除的病例）
5
15
20 25.00 4.06
无 合计
18 219 237 23 234 257
7.59 8.95
24.89,P0.027
现患病例－新发病例偏倚
又称奈曼氏偏倚(Neyman’s bias)，主要是由 于研究中所用的病例类型不同所产生的差别
临床科研中常见的偏倚及其防止
七、多变量分析
Mantel－Haenszel法只能平衡个别少数的 混杂因素，且对连续性的变量只能用等级分层 法（不太合理）。 60年代起，Comfield提出了Logistic回归 模型进行多变量分析，能在复杂关系中平衡多 种混杂因素的作用，进一步筛选出主要的危险 因素或预后因素，决定在病因及预后中的相对 比重。
三、混杂性偏倚（续）
不存在混杂的几种情况： E E E D D D F F F 【例】：饮酒和心梗关系 TG是冠心病的病因吗？ TG CHD Ch
E D
F
四、几种偏倚可同时存在
选择性偏倚（Selection bias）
测量性偏倚（Measurement bias） 混杂性偏倚（Confounding bias）
1.样本病人 样本偏倚 机遇 3.进行测量 2.将病人编组
选择性偏倚 机遇
测量性偏倚 机遇
混杂性偏倚
4.分析结果自 样本得出结论 5.将结论推广，应 用于其他病人。
内部准确度
样本偏倚（Sampling Bias）
80 70
急性心肌梗塞的病死率 人群为基础统计 三级医院统计
癫 痫 发 生 率 ％
60 50 40 30 20 10 0
二、随机化的方法和盲法
真正的随机化方法，随机化分组后比较两组的 基本特征 双盲法－－ 考核疗效，实验室报告，调查性 研究
三、限制（Restriction）
理论上：两组进行比较，除研究因素外， 其他因素两组应相同 事实上不可能 可采用限制法，其缺点是结论的局限性。 如： 研究年龄对急性心梗预后的影响，可限 于白人男性无并发症，前壁心梗中进行 研究。
经性别和年龄校正后的相对危险度（RR）或比数比（OR） RRmh ORmh
临床研究中常见偏倚及其控制
暴露怀疑偏倚往往会夸大研究因素与研究结果间的联系，造成正偏。
如研究某因素与一种疾病的关系时，研究者从主观上认为两者有联系并希望出现阳性结果，在收集基本情况或随访信息时，会在下意识中充分挖掘病例组的暴露信息而忽略对照组的暴露信息。
4.测量偏倚（measurement bias）
临床研究中常见偏倚 及其控制
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提纲
概述
选择偏倚及其控制
信息偏倚及其控制
混杂偏倚及其控制
/CONTENTS
一、概述
误差(error) 定义： 指对事物某一特征的度量值偏离真实值的部分，即测量值与真实值之差 分类： 随机误差(random error) 系统误差(systematic error)，即偏倚(bias)
调查手段要简便易行，对调查内容中的敏感问题采取适当的处理技巧。
尽量在一般人群中选择研究对象 能够代表源人群
PART ONE
2．在应用具体研究方法是控制选择偏倚的主要针对性措施
在横断面调查时，采用随机抽样，并保证一定的样本含量，以增强样本的代表性，必要时可采用分层随机抽样的方法，尽量提高应答率。 在病例对照研究中，最好用人群中全部新发病或新发病的随机样本；对照应能代表产生病例的人群。若难以做到，则在多个医院选择病例，同时选择医院与社区对照，并尽可能选用新病例，不用死亡病例和老弱对象。
二、选择偏倚及其控制
选择偏倚概念
选择偏倚产生环节与原因
常见选择偏倚
选择偏倚的控制
（一）选择偏倚概念
选择偏倚：是指所选择的研究对象（样本）与所研究的目标人群之间在某些特征方面存在的系统误差。 本质：是研究对象缺乏代表性。常见于病例对照研究、临床试验和横断面调查。
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。
临床科研中偏倚及其控制
4）常发生此偏倚的研究设计类型：在观察性与实验性研 究中均可发生。 实例：调查吸烟在男女人群中的比例
人群调查表返回： 男性应答率90 ％以上；女性应答率50 ％，且多数为 女性吸烟者未回答。 结果：低估女性吸烟率 。 5.志愿者偏倚
限定研究的环境条件； 限定干预措施。
❖ 定义 研究结果与推论对象真实情况的符合程度，又称
普遍性，回答一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。 有内部真实性的结果推广到靶人群以外的其他人群仍然
有效，称之为具有外部真实性。 ❖ 影响因素
研究人群与其他人群的特征差异、研究对象类型 等因素的影响。 ❖ 改善措施
增加研究对象的异质性 没有内部真实性的结果必定没有外部真实性，具有内部真实
性的结果也未必都有外部真实性。 增加研究对象的同质性（如限制类型如年龄、职业、体质特
征或疾病分型等），可改善内部真实性。 增加研究对象的异质性，可改善外部真实性。 在研究中经常将只有内部真实性而无外部真实性的结果任意
推广应用至靶人群以外的其他人群，导致张冠李戴、南辕北 辙、贻误时机。 在实际研究中需综合考虑研究对象的同质性和异质性问题。
早就医，接受多种检查，导致该人群较高的检出率，以至得
出该因素与该疾病相关联的错误结论。
2）本质：病例发现机会（时间）不同→联系强度变化
3）原因：某因素如果能引起或促进某症候的出现，使患者
因此去就医，这就提高了该病的检出机会。
4）常发生此偏倚的研究设计类型：在对肿瘤、动脉硬化、
结石等采用病例对照研究进行病因学研究时容易发生。
＝570
＝2550
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控制脱落和失访（1/2)
事先选择患者来源地：限于厦门市、漳州市区、泉 州市区，且为常住人口； 充分尊重患者知情权和选择权：纳入时向所有拟纳 入患者说明抗病毒治疗的必要性以及IFNα、聚乙 二醇IFNα各自特点、拉米夫定、阿德福韦、ETV可 能的疗效、不良反应、疗程、费用、随访须知等， 与患者共同制定符合其自身特点的治疗方案，取得 患者理解和配合，患者签署知情同意书后才开始治 疗；（同时是伦理的要求） 向患者充分说明并使其理解随访对监测和处理不良 反应、及时调整治疗方案、早期发现复发、及时再 治疗的必要性和重要性，争得患者主动按时来医院 随访；
控制脱落和失访（2/2）
志愿者偏倚(volunteer bias)
志愿者往往具有某些特征倾向，他们和非志愿者 在对健康关心程度、饮食卫生习惯、禁烟禁酒、 体育锻炼等方面有系统差异，而志愿者常被选为 观察对象，非志愿者常落选，故研究结果肯定存 在选择偏倚。如在体育锻炼预防冠心病的研究中 ，参加者都是志愿者，对照组为非志愿者，这样 的研究自然不能得出正确结论。 应将志愿者随机纳入观察组和对照组。
OR =（100 × 1800）/（200 × 900）= 1.0。 表3 入院率一致时基于医院的病例对照研究 HBsAg（+） HBsAg（-） 合计
胆石症 慢性胃炎
（100 × 0.5 =） 50 （200 × 0.5 =）100
（900 × 0.3 =）270 （1800 × 0.3 =）540
知道偏倚的方向，可估计偏倚了的结论是否仍然 有效。如，当真实的 RR = 5.0 ，而偏离了的 RR’ = 3.0 ，且经检验 RR’ = 3.0 有统计学意义，说明 RR’ = 3.0是低估了真实值 RR = 5.0，若将该偏倚纠正 ，则一定RR > RR’，且统计学意义更显著，此乃负 偏倚。反之是夸大偏倚（正偏倚），虽然被高估 了的 RR’ 有统计学意义，但很难保证纠正了偏倚的 RR真值仍有统计学意义。 实际工作中应避免偏倚，实在做不到时应尽力避 免正偏倚，代价是不得不忍受负偏倚，此即所谓 “忍负避正”原则。 颠倒偏倚很难纠正或补偿。
临床科研常见偏倚 及其控制
厦门市中医院肝病中心
毛乾国
定义
观察值系统地偏离了真实值，从对样本 的比较研究中所得研究结果不能真实地 反映人群真实情况，谓之偏倚(bias)。 偏倚是随机误差以外的误差，即系统误 差。
偏倚具有方向性
正偏倚：真实值被夸大，RR’远离1.0。 负偏倚：真实值被缩小，RR’趋向于1.0。 颠倒偏倚：当 RR >1.0 ，而 RR’ <1.0 ，或 反之，即所产生的偏倚跨过零效应值 1.0 ，由保护效应偏离为危险效应，或由危险 效应偏离为保护效应。
表1
基于医院的病例对照研究中HBsAg阳性与胆石症关系 HBsAg（+） HBsAg（-） （900 × 0.3 =）270 （1800 × 0.3 =）540 合计 320 580
胆石症组 （100 × 0.5 =）50 慢性胃炎组 （200 × 0ห้องสมุดไป่ตู้2 =）40
OR =（50 × 540）/（40 × 270）= 27000 / 10800 = 2.5。 表2 胆石症 慢性胃炎 基于社区的病例对照研究中HBsAg阳性与胆石症关系 HBsAg（+） 100 200 HBsAg（-） 900 1800 合计 1000 2000
选择偏倚的种类、成因及控制
入院率偏倚(admission rate bias) 检出偏倚(detection signal bias)
现患-新发病例偏倚（prevalenceincidence bias） 无应答偏倚(non-response bias) 志愿者偏倚(volunteer bias) 失访偏倚(loss to follow-up bias) 时间效应偏倚(time effect bias)
既然入院率偏倚的根本成因在于入院率，那么，我们即可依 据暴露因素的效应方向（即OR > 1.0还是 < 1.0）（这可从文献 或既往经验得知），通过选择不同入院率的病例做对照，人为地 使研究结果发生负偏倚，以此来避免正偏倚。但应力求避免偏倚 假设hA为因A病的入院率，hB为因B病的入院率，hX为因暴露 因素X的入院率，OR为暴露因素与疾病关联强度，则偏倚程度与 hA和hB之差的绝对值正相关，hA = hB时无偏倚；偏倚方向则取 决于hA与hB之差的方向和OR之间的关系（表4）。
OR=（35×270）/（70×225）=9450/15750=0.6。
检出偏倚(detection signal bias)
定义和成因： 暴露以外的因素的存在，使疾病的症状 和体征提早出现，使患者提早就诊，导致 该病检出率增高，形成疾病与暴露之间有 关联的假象。属于正偏倚。 实例：口服雌激素与子宫内膜癌的病因关 系：
现患-新发病例偏倚的控制
建立、健全全民健康监测体系，掌握全人 群有关暴露和疾病的信息。很难做到，故 偏倚难以完全避免。 对容易发生现患 - 新发病例偏倚的研究内 容尽量改用前瞻性队列研究，即使如此， 奈曼偏倚仍然难以完全避免。
无应答偏倚 (non-response bias)
主要发生于现况调查，由于调查对象不合作或 不参加调查，降低了研究的应答率。 同时涉及选择偏倚和信息偏倚。 无应答对象通常不能代表所研究的人群，故无 应答率较高时，由于选择偏倚的存在，研究结 果不能反映暴露与疾病间的真实联系。 研究者应尽量使研究对象了解并理解研究目的 和意义，征得对象配合；调查内容勿过于繁琐 、勿涉及隐私；尽量为对象提供方便，勿过多 打扰研究对象。
检出偏倚的控制
由该实例可见，选择偏倚的重要成因之一是选入的对象和 落选的对象在所研究的特征方面系统地存在差异；同等重 要的成因是对照组选择不当。预防检出偏倚的关键措施是 严密科学的设计，应尽可能获取人群样本的随机病例，若 做不到（经常做不到）则应尽可能选择多家医院的病例， 严格纳入标准（包括病例组和对照组），并设立2个或多个 对照。临床科研过程中，正确选择对照组经常相当困难， 它同研究者的临床知识、经验及关于研究变量的特征、对 象选入的方法等有关，稍不小心，选择偏倚就会发生，最 终导致研究结果丧失内部真实性，因而不可能具备外部真 实性。
失访病例处理
失访影响研究对象的代表性，产生的 偏倚同时涉及选择偏倚和信息偏倚。 采用意向治疗分析（intention-to-treat analysis, ITT分析）处理资料。 做敏感性分析，即“最差情况演示”分析 （“worst-case” scenario analyses） ，观察治疗效应的大小与方向有无显著改 变。
入院率偏倚的控制
如果知道疾病的入院率，则可通过对不同疾病入 院率的估算来校正OR。 然而，绝大多数情况下，我们对入院率数字一无 所知，以至于不但对偏倚的大小一无所知，即使 对其方向也无从判断。 避免入院率偏倚的最好办法是从社区人群中选取 样本，或至少对照组样本来自一般社区人群，但 时常难以做到。此时只能依据“忍负避正”原则 对偏倚加以纠正，不求结果精确，只要结论可靠 。
当hX > 0时入院率偏倚方向简便判断 偏倚方向 入院率 OR > 1.0 OR < 1.0 hA > hB 负 正 hA < hB 正 负
表4
表1
胆石症 慢性胃炎
基于医院的病例对照研究中HBsAg阳性与胆石症关系
HBsAg（+） （100×0.35=）35 （200×0.35=）70 HBsAg（-） （900×0.25=）225 （1800×0.15=）270 合计 260 340
入院率偏倚 (admission rate bias)
也称伯克森偏倚(Berkson’s bias)。 定义和成因：在利用医院就诊或住院病历资料 的病例对照研究中，经常发生入院率偏倚。由 于许多因素的影响（如不同患者对健康重视程 度、对疾病的了解和认识程度不同、就医机会 、就医方便条件、经济条件、误听传言，等） ，不同特征的患者入院概率不同，故在医院选 择的病例往往不能代表该种疾病患者的随机样 本，选择偏倚于是产生。入院率偏倚既可以是 正偏倚，也可以是负偏倚，决定偏倚方向的因 素很多，根本上取决于对照组的入院率。
种类
临床研究全过程，从设计、实施、分析、推论， 均可发生偏倚。依发生环节，偏倚分为3类：选 择偏倚，信息偏倚，混杂偏倚。 偏倚可存在于各种研究类型中，如现况研究、病 例对照研究、队列研究、临床试验，等。现结合 临床科研中最常用的病例对照研究和队列研究， 讨论偏倚的成因及其控制。
病例对照研究（case-control study） 回顾性了解暴露因素 暴露 病例 未暴露 暴露
失访率: >5%：应评估失访对研究结果的可能影响； >10%:研究结论的真实性值得怀疑； >20%：研究失败。
失访偏倚的控制
预防失访偏倚主要靠提高研究对象的依从性 (compliance)。让对象了解随访对其自身健康利 益的重要性；尽量为随访对象提供方便；尽量为 随访对象提供帮助，协助解决其遇到的实际问题 和困难；等。 统计学分析时，一般将失访对象作为缺失值处理 ，但常同时涉及选择偏倚和信息偏倚。 对主动退出，不能只简单地看其在各比较组中的 数目是否相同，而应当调查他们主动退出的原因 ，依其退出是否与所研究暴露因素或结果相关估 计其所致偏倚的方向和程度。
320 640
OR =（100 × 270）/（50 × 540）= 27000 / 27000 = 1.0。
该例中，由于两病入院率不同[总入院率胆石 症 > 慢性胃炎，HBsAg（-）者中两病入院率 相同，但HBsAg（+）者胆石症的入院率 > HBsAg（+）者慢性胃炎的入院率]，导致住院 患者中胆石症患者HBsAg（+）率 > 慢性胃炎 患者HBsAg（+）率，入院率偏倚导致暴露效应 被夸大，夸大了对胆石症的危险效应，使OR值 远离1.0，即发生了正偏倚。同时，相应地夸 大了对慢性胃炎的保护效应。 入院率偏倚示例。