偏倚
测量系统-偏倚研究
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确定偏倚的指南 -控制图法
确定的水平依赖于敏感度水平，而敏感度水平是用来评价/控 制该生产过程并且与产品/生产过程的损失函数（敏感度曲线）相关 联。如果水平不是用默认值0.05（95%置信度）则必须得到顾客的 同意。
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控制图法举例
对一个基准值 6.01的零件进行稳定性研究（见MSA手册p72页图 9），所有样本（20个子组）的 总平均值是 6.021。因而计算偏倚 值为 0.011。 使用电子表格和统计软件，研究者产生了数值分析结果（见表 4）。 因为0落在偏倚置信区间（- 0.0800 ，0.1020）内，过程小组 可以假设测量偏倚是可以接受的，同时假定实际使用不会导致附加 变差源。
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确定偏倚的指南 - 独立样件法
4.计算该评价人n个读数的均值。 公式如右：
5.计算可重复性标准偏差。 其中 d*2可以从附录c中查 到，g＝1，m＝n。
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确定偏倚的指南 - 独立样件法
6.确定偏倚的t统计量： 偏倚＝观测测量平均值－基准值 其中σ r=σ 重复性 7.如果0落在围绕偏倚值1-置信区间以内， 偏倚在水平是可接受的。 d2，d*2和v可以在附录c中查到，g=1，m=n。
偏倚的分析程序 1.1按生产过程所要求的检验项目、内容和检验规定，从生产过程中 选取一个零件作为样品。 1.2 首先确定所检查零件特性的基准值。基准值应尽可能通过更高 一级的计量装置或在工具室、 全尺寸检验设备上确定。确定的读数应与量具R＆R研究中的评价人 的观察平均值（Xa 、Xb、Xc）进行比较。
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独立样件法 —范例
标准差
偏倚 变异系数 总误差
偏倚变异系数总误差一、偏倚的概念与计算方法1.偏倚的定义偏倚是指测量结果偏离真实值的程度。
偏倚可以是正的、负的或者零，正偏倚表示测量结果高于真实值，负偏倚则表示测量结果低于真实值。
2.偏倚的计算公式偏倚的计算公式为：偏倚= （测量值- 真实值）/ 真实值* 100%。
3.偏倚的影响因素偏倚的影响因素包括测量方法、测量仪器、测量人员等技术水平以及测量环境等。
二、变异系数的概念与计算方法1.变异系数的定义变异系数是衡量测量结果离散程度的一个指标，它反映了测量结果的稳定性。
变异系数越小，测量结果的稳定性越高。
2.变异系数的计算公式变异系数（CV）的计算公式为：CV = 标准差/ 平均值* 100%。
3.变异系数的影响因素变异系数的影响因素主要包括测量对象的性质、测量方法和测量次数等。
三、总误差的概念与计算方法1.总误差的定义总误差是指测量结果与真实值之间的差异，包括系统误差、随机误差和粗大误差。
2.总误差的计算公式总误差的计算公式为：总误差= 系统误差+ 随机误差+ 粗大误差。
3.总误差的影响因素总误差的影响因素包括测量方法、测量仪器、测量人员等技术水平以及测量环境等。
四、偏倚、变异系数与总误差在实际应用中的关系1.三者之间的关系偏倚、变异系数和总误差都是衡量测量结果质量的指标。
偏倚反映测量结果的准确性，变异系数反映测量结果的稳定性，总误差综合反映了测量结果的准确性和稳定性。
2.如何在实际应用中合理运用三者在实际应用中，我们需要关注偏倚、变异系数和总误差的大小，以评估测量结果的质量和可靠性。
对于具有较高偏倚和变异系数的测量结果，我们需要采取一定的方法和技术来减小偏倚和变异系数，从而提高测量结果的质量和可靠性。
五、减小偏倚、变异系数和总误差的方法1.改进测量方法通过优化测量方法，可以减小测量结果的偏倚和变异系数。
例如，采用更为精确的测量仪器、改进数据采集和处理方法等。
2.优化样本选取合理选取样本，确保样本具有代表性、可靠性和有效性，有助于减小总误差。
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
流行病学研究中的偏倚
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。
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。
医学科研中常见的偏倚类型及控制方法
信息偏倚的控制
严格的调查设计和研究人员的科学态度，严 格的质量控制措施 尽量采用“盲法”收集资料 尽量收集客观指标的资料 采用调查技巧避免无应答、回忆和说谎偏倚 收集资料的范围可以适当广泛些，借以分散 调查人员和研究对象对某项因素的注意力， 减少某些偏见带来的偏倚
三、混杂偏倚(confounder bias)
暴露因素与疾病发生的关联程度受到其他因 素的歪曲或干扰而造成的系统误差
在研究设计阶段和资料分析阶段未能对混杂因 素加以控制或未进行校正，使得研究结果与真 实情况不符
混杂偏倚会影响病因研究的因果关系、疾病治 疗的效果和预后因素的评价
混杂因素存在的条件
混杂因素对研究结果有影响 混杂因素与暴露因素伴随存在 混杂因素在比较人群中的分布不均衡
Wilcox等人在调查流产回忆准确性的研究中 发现，调查10年前流产的有82%的回忆完整， 调查20年前流产的有73%人回忆完整。在受 孕前6周流产者能回忆起来的有54%。而在受 孕13周流产者能回忆起来的有93%
病例组和对照组的回忆误差也可能不一致，病 例组往往比对照组记忆准确。原因是调查事件 的重要性对两组人是不一样的，选择不易忘记 的指标做调查，并重视问卷和询问技术，有助 于减少调查中的回忆偏倚
主要内容
偏倚的类型 混杂因素与交互作用 偏倚的控制
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)
举例：用动脉血压计测量某人血压(实际值 为80mmHg)，各次测量的均值为 100mmHg。下图为系统误差和随机误差的 示意图
偏倚的名词解释
偏倚的名词解释
偏倚的名词解释是有所偏重或偏向。
不整齐。
测量学中偏倚是指一切测量值对真值的偏离。
包括测量仪器的不准，样本过小，试验设计不合理，分配或分组不均衡，抽样未随机，测量者有主观倾向等。
医学研究中偏倚是指在临床研究中，研究结果总是会或多或少的偏离真实情况，这种偏离我们称之为误差(error)。
在不同的
学科中对偏倚的解释差别不大，统指与目标有所偏离的意思。
偏倚造句：
队列研究临床可操作性高，但其控制偏倚差。
倾向得分通过平衡各组的协变量的方法，用于降低选择偏倚。
天道之言，万物本就没有明确的界限，人与妖，只要不是大奸大恶之辈，喜欢更在乎一心，谈不上先后，更无好坏偏倚。
给我七千块。
设计陪审员筛选程序是为了确认陪审团是公正不偏倚的。
1。
偏倚医学名词解释
偏倚医学名词解释
偏倚是指在医学研究或临床实践中，因为一些特定的因素（如疾病类型、患者特征等）导致研究结果或治疗效果产生偏差。
常见的偏倚包括选择偏倚、信息偏倚、观察偏倚等。
选择偏倚是指在研究过程中，研究者或患者在选择治疗方案或参与研究时存在某些偏好或限制，导致样本不被随机分配，从而影响结果的有效性。
信息偏倚是指在搜集、分析数据时可能存在的误差或偏差，包括研究设计、数据质量、测量误差等因素。
观察偏倚是指在临床实践中，医生或患者由于自身经验或预期结果的影响而产生的偏差。
这种偏差可能会导致治疗效果被高估或低估，从而影响临床决策和治疗效果。
为了减少偏倚的影响，医学研究和临床实践中需要采取严格的研究设计和数据采集方法，以确保结果的可靠性和有效性。
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变异的来源分为两个层次
生物学（真实）变异和测量变异 生物学变异 真实的客观变异
测量变异 测量过程的误差
随机变异和系统变异
随机变异 绝对值和方向交错变化，正态分布
系统变异 绝对值和方向保持恒定
个体水平的变异性
某个体特征测得值的变化，是个体真值随时间的改变， 或是由于测量误差引起的变化。
表 8-2 个体水平测得值的变异来源 变异来源 特 点 个体状态 日间变异，年龄、膳食或运动改变，环境因素（季节、 温度等） 测量误差 仪器标度差，仪器精密度差，仪器读数或记录错误
3.患颈椎病并属上等阶层：共1200人， 正常入院：1200×25%＝300人 接受保健检查入院：900×40%＝360人 实际入院人数：300＋360＝660人 4.患颈椎病不属上等阶层：共4800人 正常入院：4800×25%＝1200 实际入院人数：1200
颈椎病与社会地位的关系：
社会地位 上等阶层 非上等阶层 合计
真值 均值
发 生 频 次
偏倚
随机误差
测量 均值
80
100
舒张压 （ mmHg ）
血压计法测量某人舒张压值的分布
临床科学研究中的误差与样本的关系
偏倚
偏倚是指在调查研究设计或实施阶段，由于某 种或某些因素的影响，使得研究或推论结果与 真实情况存在系统误差，或者指在研究或推论 过程中所获得的结果系统地偏离其真实值，属 于系统误差。
死风险）的95%CI较小，未发生重叠，有显著性差异。
样本越大，效应估计值的抽样误差越小（95% 可信限越小），统计检验能发现的两组间效应差值 越小。 样本非常大，两组间差异很小的效应值也会有
统计学显著差异，但这很少有生物学或临床意义。
研究的真实性 概
真实性(效度)
述
定义 指研究收集的数据、分析结果和所得结论
现患－新发病例偏倚 (prevalenceincidence bias) / Neyman偏倚
☻ 入选的为现患或存活病例 ☻ 不包括死亡病例、病程短 的病例
解决办法：新发病例
例如：Friedman等人在美国弗明汉地区对胆固醇与冠 心病的关系中发现，男性居民在队列研究和病例对 照研究中RR和OR分别为2.4和1.16，
程度，又称为普遍性（generalizability）。它回答 一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。 改善措施 增加研究对象的异质性，使得研究对象的代
表性范围扩大。
研究误差
研究误差是真实性的反面，变异可以是真实的 （如生物学个体变异），而反映研究误差的变 异肯定是不真实的。
研究误差的两种常见类型
偏倚的方向
偏倚的方向是指对事物所产生的效应的估计值 是大于或小于效应真值所做出的一种定性判断， 不涉及偏倚的大小。
效应值为危险效应
正偏倚与负偏倚
负偏倚
正偏倚
RR＝1 Null value
RR>1
效应值为保护效应
正偏倚
负偏倚
RR<1
RR=1 Null value
颠倒偏倚
RR>1
RR=1 Null value
原因：冠心病病人在确诊后，改变了原来的生活习惯 或嗜好，从而使血中胆固醇水平降低或与正常人相 比血中胆固醇水平增长速度较慢所致。
血胆固醇与冠心病的关系 队列研究 病例对照研究 胆固醇 水平 病例 对照 合计 病例 对照 合计 >75 85 462 547 38 34 72 <75 116 1511 1627 113 117 230 合计 201 1973 2174 151 151 302 RR=2.40 OR=1.16
个体状态
日间变异 年龄 膳食运动 环境
测量误差
仪器标度差 仪器精密度差 读数或记录错误
群体水平的变异性
个体的累计变异 群体中的个体具有不同的遗传素质并受环境影响 常大于个体变异 根据群体的变异范围确定“正常值”范围，用于判定 个体测得值是否“正常” 群体水平的变异性受测量误差影响
样本水平的变异性
时间效应偏倚 (time effect bias)
入院率偏倚 (admission rate) / Berkson偏倚
利用医院就诊或住院病例为研究对象，由于入 院率不同而导致偏差。
入院率偏倚 (admission rate) / Berkson偏倚
☻ 病例组与对照组 (其他疾病的患者) 入院率不同 ☻ 入选的与不入选的 暴露率不同
例如：在一般人群和住院病人中研究骨和运动器官疾 病与呼吸道疾病3; – 合计 OR
一般人群 + – 17 207 184 2376 201 2583 1.06
合计 224 2560 2784
住院病人 + – 合计 5 15 20 18 219 237 23 234 257 4.06
以医院中心肌梗死病人为病例进行 病例对照研究，得到结论：大量饮用咖 啡与心肌梗死无关。 而队列研究表明：大量饮用咖啡者 心肌梗死发病危险性是对照的2倍。 原因： Neyman bias 50％的心肌梗死患者入院前死亡。调查 对象只是心肌梗死后的幸存者； 死亡者多是大量饮用咖啡者且时间较长； 入院的未死亡病例只是一般的饮用者；
RR=1 Null value
RR>1
三.机遇 机遇是观察结果的精确性和可重复性受到影 响。机遇是一种随机误差，它是各测量结果 间受机会影响的变异度的大小，是任何观察 所固有的。 机遇对研究结果的影响具体表现在假阳性和 假阴 性上。例如评价两种疗法。
常见偏倚 选择偏倚 (selection bias) 信息偏倚 (information bias)
第十章 临床科研中常见的偏倚及防 治方法
研究结果的变异性
个体水平的变异性 群体水平的变异性 样本水平的变异性
概 述
变异性(variability) 研究结果包括描述性和分析性数据（指标）的变
动或波动。
表 8-1 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
通过不同样本研究所得结果的差异性
为什么高水平的血清总胆固醇是不利的或不健
康的？ 这可以在关于血清总胆固醇与心血管死亡风险 呈正相关的研究中找到答案。 如Framingham心脏研究。
描述性结果的样本变异性
源群体 180，174，215，305 233，276，146，195 205，188，190，295 170，164，248，162 220，219，228，250 高胆固醇率 = 25% （>240mg/dL）
五年内发生 心肌梗死风险（%）
图 8-2 膳食与药物预防心机梗死的样本变异性示例
如图8-2，研究A和B中膳食改良组五年内发生心机梗 死的风险为9%，而降胆固醇药物组为6%。
研究A样本较小（200人），两组效应指标（心肌梗死
风险）的95%可信限较大，发生重叠，无显著性差异。
研究B样本较大（2000人），两组效应指标（心肌梗
样本 样本A A
305，276，195，215，170
样本 BB 样本
高胆固醇率 = 40%
295，146，220，162，228 样本 样本 CC 219，164，190，188，233
=20%
=0%
图 8-1 源群体与样本高胆固醇率的样本变异性示例
在上图中，群体高胆固醇率为25%，样本A 为40%，样本B为20%，样本C为0%。 增大样本含量，样本的变异性会减少。
与客观实际的符合程度。
内部真实性
内部真实性（internal validity） 定义 研究结果与实际研究对象真实情况 的符合程度 ,它回答一个研究本身是否真实或有 效。
改善措施
限制研究对象的类型和研究的环境条件。
外部真实性
外部真实性（external validity）
定义
研究结果与推论对象真实情况的符合
例：以糖尿病为对照研究肝癌与高血压的关系，假如人群中 糖尿病和肝癌患者各1000人，两种病人暴露于高血压者各 200人，暴露率为20%，计算结果如下：
高血压 + – 合计
肝癌 200 800 1000
糖尿病 200 800 1000
合计 400 1600 2000
OR=ad/bc=200×800/200 ×800=1 说明肝癌的发生与高血压无关
假定肝癌、糖尿病、高血压患者的入院率分别为 20%，50%和40%，计算结果如下：
肝癌合并高血压者200*20%+(20040)*40%=104 肝癌(无高血压者)=800*20%＝160 糖尿病合并高血压者200*50%+(200100)*40%=140 糖尿病(无高血压者)=800*50%=400
假定肝癌、糖尿病、高血压患者的住院率分别为 20%，50%和40%，计算结果如下：
高血压 + – 合计
肝癌 104 160 264
糖尿病 140 400 540
合计 244 560 804
OR=ad/bc=104 ×400/160 ×140=1.86
说明两者有联系
社会阶层与颈椎病 假定某人群中有6000人患颈椎病， 6000人患冠心病，并且在患这两种疾病的 人中各有20%的人属于上等社会阶层。 这两种疾病的病人社会阶层情况： 1.患冠心病并属上等阶层：1200人 2.患颈椎病并属上等阶层：1200人 3.患冠心病不属上等阶层：4800人 2.患颈椎病不属上等阶层：4800人
混杂偏倚 (confounding bias)
选择偏倚
(Selection Bias)
指由于入选的研究对象与未入选的研 究对象在某些特征上存在差异而引起的 误差。这种偏倚常发生在设计阶段。