偏倚及其控制(精)
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。
偏倚及其控制
研究者调查60岁以上老年人MI及非MI病人各 150例，得到如下数据。表1.1 MI NoMI % Coffee 90 60 60 No coffee 60 90 40
相对危险度： OR=90*90/(60*60)=2.25 Pearson chi2(1) = 12.0，Pr = 0.001。
说明喝咖啡人MI发生的危险性是不喝的2.25倍。 两组MI发生率差异有显著意义。 结论：喝咖啡与心肌梗塞MI有关！对否？
查
信息偏倚的控制
• 严格的质量控制 • 诊断、测量方法要统一
• 盲法的应用
• 尽量采用客观指标
• 资料校正方法
三、混杂偏倚（confounding bias）
定义
是指暴露因素与疾病发生的相关 ( 关联 ) 程度受
到其他因素的歪曲或干扰。
混 杂 的 本 来 含 义 是 “ 混 合 掺 杂 ” ( mixing
1.诊断怀疑偏倚
定义：由于研究者事先了解研究对象对研究因素的暴 露情况，怀疑其已患某病或在主观上倾向于应该出现 某种阳性结果，于是在作诊断和分析时，倾向于自己 的判断。
例：对诊断亚临床病例，判断药物的毒副反应
2. 暴露怀疑偏倚
定义：研究者若事先了解研究对象的患病情况或某种结局， 可能会对其与对照组不可比的方法探询认为与某病或某结局 有关的因素，如多次认真地调查和询问病例组某因素的暴露 史，而漫不经心地调查和询问对照组，从而导致错误结论。
6. 无应答偏倚
(non-respondent bias)
指研究对象中那些没有按照研究设计对被调查的
内容予以应答。某个特定样本中的无应答者的
患病状况，以及对某一或某些研究因素的暴露 情况与应答者可能不同，由此而产生的偏倚。
偏倚及其控制
是指与研究的因素和疾病均有关, 若在比较的人群 组中分布不均衡，可以歪曲（缩小或夸大）研究 因素与疾病之间真实联系的因素。
混杂因素的特点
✓ 是所研究疾病的危险因素； ✓ 与所研究的因素有关； ✓ 不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量。
某病早期 尚无症状
存在 某因素
出现 该病相关症状
或体征
该人群 及早 该病检出率 就医 高于
一般人群
得出该因素与该疾病相关联
绝经期服用雌激素与子宫内膜癌的病例对照研究
选自妇科 子宫出血病人
子宫内膜癌 人群中
病例
正常对照
服用雌激素与 子宫内膜癌
高度关联
检出 症候 偏倚
选自妇科 子宫出血病人
病例 对照
服用雌激素与子宫内膜癌
（prevalence-incidence bias）
也称奈曼偏倚（Neyman bias）。
以现患病例为对象进行研究，与以新病例为对象 进行研究时相比，因研究对象的特征差异所致的 偏倚。
表4 美国Framingham地区男性居民 血胆固醇水平与冠心病关联的研究
胆固醇 队列研究（到第6次检查） 病例对照研究（到第6次检查） 百分位 冠心病 非冠心病 合计 冠心病 非冠心病 合计
于所比较各组入院率的不同而导致的偏倚。
举例 ：社区人群中——
A病和B病各有1000人 A病和B病患者中各有100人暴露于因素X
表1 社区人群中疾病B与X暴露的关系
X暴露 X非暴露 总人数 X暴露率(％)
病例(B) 100 900 1000
10
对照(A) 100 900 1000
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。
【流行病学】第08章 偏倚及其控制
非病例 A病
100
80 540 900
病例 非病例
选择概率 暴露 非暴露
α=
β=
a/A b/B
γ= δ= c/C d/D
患B病且暴露于因素X的选择概率：α=55/100=0.55 患B病但未暴露于因素X的选择概率：β=90/900=0.10 患A病且暴露于因素X的选择概率：γ=80/100=0.80 患A病但未暴露于因素X的选择概率：δ=540/900=0.60
➢ 严格选择标准：纳入标准与排除标准 ➢ 研究对象的合作：依从性、失访、无应答 ➢ 采用多种对照：内对照、外对照、全人群资料对照
第二节 信息偏倚
一、信息偏倚的相关概念
➢1、又称为观察偏倚（observational bias），指 在研究实施过程中，获取研究所需信息时产生 的系统误差。
➢2、信息偏倚可来自： ➢ 人：研究对象、调查者， ➢ 物：测量的仪器、设备、方法等。
➢4.无应答偏倚（non-response bias） ➢在流行病学研究中，无应答者是指由于种种原因那些没有对调查信
息予以应答的研究对象。 ➢在特定研究样本中，无应答者的患病状况以及对某些研究因素的暴
露情况与应答者可能会不尽相同，从而导致系统误差。
➢5.易感性偏倚（susceptibility bias） ➢研究对象暴露于某可疑致病因素与否，与许多主、客观原因有关，
720
280
720
280
5.0
2.4
1.4
【问题-4】 请问在这两种假定情况下的观察结果（研究结果） 与真实结果之间有什么不同？怎样解释这种现象？
【分析-4】
这两种假定情况下的观察结果（OR值）都远低于真实结果， 表明这两种假定情况下都产生了偏倚。其原因与暴露因素 （膳食脂肪摄入）的系统错误分类有关。这种由于在结局变 量或者暴露变量的测量过程中存在系统分类错误（系统测量 误差）所致暴露与结局之间的关联受到扭曲的现象，称为信 息偏倚，又称测量偏倚或观察偏倚。由于流行病学的暴露和 疾病多为分类资料，所以信息偏倚有时又被称为错分偏倚 （misclassification bias）。
流行病队列研究—常见偏倚及其控制(流行病学课件)
混杂偏倚
由于某个第三个变量的作用，致使研究因素与结果的 联系被歪曲，此第三变量即混杂变量或混杂因子。 混杂因子一定是疾病的一个影响因素，又与所研究的因
素有联系，它在暴露组与对照组的分布是不均衡的。 常见的混杂因素：性别、年龄
混杂偏倚
控制
➢设计阶段 限制研究对象，以便获得同质的研究样本 匹配，以保证两组在一些重要变量上的可比性
➢分析阶段 分层分析、标准化或多因素分析
队列研究 队列研究常见偏倚及其控制（一）
选择偏倚 信息偏倚 混杂偏倚
选择偏倚
研究人群在一些重要因素方面与一般人群或待 研究的总体人群存在差异，而导致研究结果的偏倚。
选择偏倚
产生原因
选择对象的方法不当 最初选定参加研究的对象中有人拒绝参加或失访 历史性队列研究中部分档案丢失或记录不全 志愿者队列 研究开始时未能发现早期病人等
选择偏倚
失访
研究对象因迁移、外出、死于非终点疾病或拒 绝继续参加观察而退出队列，称之失访。
选择偏倚
失访偏倚
暴露组和对照组的失访人数相等，而且各组中失 访者和未失访者的发病率相同，则可认为失访对研究 结果没有大的影响。否则，暴露与结果之间的关系可 能因失访而歪曲，这种歪曲被称为失访偏倚。
选择偏倚
控制
➢ 抽样方法正确，遵守随机化原则 ➢ 严格按规定标准选择对象 ➢ 尽量提高研究对象的应答率和依从性 ➢ 历史性队列研究，档案资料须齐全，丢失或不全的记录应
谨慎选用 ➢ 有志愿者加入或有待定的研究对象拒绝参加，应进行比较，
查看差异
选择偏倚
失访偏倚控制
➢设计 选择便于随访的人群 在计算的研究样本的基础上扩大10%
产生原因
疾病、暴露标准不明确 检验仪器不精确、检验技术不熟 询问技巧不佳、记录错误，造假等
动物实验中的偏倚及其控制方法
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。
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4. 若cRR<aRR（f）为负混杂，亦称阴性混杂，即由于f 的混杂作用，使cRR低估了因素与研究疾病之间的联系。
混杂偏倚及其方向与程度可以下式测量: 混杂偏倚=（ cRR-aRR）/aRR
若值=0，为无混杂。 值 ≠ 0 时，若为正值，为正混杂；若为负
值,为负混杂。值的大小为混杂的程度
例：开展一个吸烟、饮酒与肺癌的关系的病例对照 研究，资料整理如下：
参加者
一般职工73.6%
扳道工 58%
扳道工 24 ‰
冠心病患病率 一般职工43‰
检出征候偏倚（detetion signal bias)
易感性偏倚(susceptibility bias) 健康效应
选择偏倚的控制
严格掌握研究对象的入选与排除标准
设立均衡可比的对照
随机化分组
信息偏倚 （information bias )观察偏倚 （observation bias)测量偏倚（measurement bias)
检出偏倚（detection bias ) 实验仪器、试剂 质量不符合标准，操作人员操作误差造成的 偏倚。 诱导偏倚（inducement bias) 调查者询问技 术不当，或诱导调查对象做出某一倾向性回 答导致的偏倚。
信息偏倚的控制
提高应答绿，减少失访
使用客观、统一的标准收ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ资料
采用适当的调查技巧
从分层分析的结果可见：无论吸烟人群还是不吸烟 人群中,饮酒与肺癌均无关系。
吸烟与肺癌的关系（分层分析） 肺癌 饮酒＋ 饮酒 － 吸烟＋ 吸烟－ 吸烟＋ 吸烟－ 病例 18 (a1) 2 (b1) 6 (a2) 4 (b2) 对照 12 (c1) 18 (d1) 4 (c2) 36 (d2) OR=13.5 OR=13.5
（ 2 ）考虑因素间的混杂作用，分析饮酒时将吸 烟分为抽烟与不抽烟两层作分析；而分析吸烟时 将饮酒分为饮酒与不饮酒两层作分析，其结果如 下：
饮酒与肺癌的关系（分层分析）
肺癌
吸 烟＋ 吸烟－ 饮酒＋ 饮酒－ 饮酒＋ 饮酒－ 病例 18 (a1) 6 (b1) 2 (a2) 4 (b2) 对照 12 (c1) 4 (d1) 18 (c2) 36 (d2) OR=1 OR=1
从分层分析可见：无论是在饮酒还是在 不饮酒人群中, 吸烟与肺癌均有关。
结论：从此例可以看出，在分析饮酒与肺癌 的关系时，由于受到吸烟这个混杂作用的影 响，使得饮酒与肺癌的联系被夸大，把饮酒 与肺癌无关歪曲成有关。因此，吸烟为研究 饮酒与肺癌关系的正混杂因子, 被夸大的作用 称为正混杂作用。
混杂的控制
aOR（f），称作调整RR或调整OR，aRR（f）可用 Mantel-Haenszel分层分析方法计算。
以效应估计值RR为例（OR同），测量方法：
1. 若cRR=aRR（f）则无混合作用，cRR不存在混杂f的
偏倚。
2. 若cRR≠aRR（f）则f有混杂作用，cRR存在f的混杂 偏倚。 3. cRR>aRR（f）为正混杂，亦称阳性混杂，即由于f的 混杂作用，使cRR高估了研究因素与研究疾病之间的联 系。
现患-新发病例偏倚（prevalence-incidence bias) 奈曼 (Neymen)偏倚
血胆固醇与冠心病的关系
血胆固醇水平 病例 队列研究 对照 合计 病例对照研究 病例 对照 合计
》75
>75 合计
85
116 201
462
1511 1973
547
1627 2174
38
113 151
发生在资料收集阶段，对比较组所采用的观察或测量方 法不一致。
回忆偏倚（recall bias) 被研究者对过去的暴露史或既往史
记忆失真或回忆不完整。 诊断怀疑偏倚（diagnostic suspicion bias) 研究者已知研究 对象的暴露史，怀疑他们已患某种疾病，对暴露组与非暴 露组采用不同的诊断方法，导致研究结果的偏倚。
采用盲法收集资料
混杂偏倚
概述
混杂偏倚
在研究某一暴露因素与疾病的定量关系时，由于 其它因素的影响，使此暴露与疾病之间的联系被夸 大或缩小，这种歪曲暴露因素与结果关系的作用叫 混杂偏倚（confounding bias）。
混杂因素
某因素能歪曲所研究的暴露因素与结果的关系， 并为结果的决定因素之一、且与所研究的暴露因素 有关，称为混杂因素（confounding factor）。
测量某一可疑混杂因素的混杂作用，可以通过比较 含有该因素时研究因素与疾病的效应的估计值，（如 RR、OR），与排除该因素后的效应估计值来实现。 设含有某可疑混杂因素（f）时，研究因素与研究
疾病的效应估计值为cRR或cOR，称作粗RR或粗OR；
按该可疑混杂因素调整后的效应估计值，即排除掉
该因素的可能混杂作用后的效应估计值为aRR（f）或
选择偏倚（selection bias)
发生在研究设计阶段 种类： 入院率偏倚（admission rate bias) 伯克森(Berkson)偏 倚：
在病例对照研究、临床防治试验、预后判断研究中， 选择医院门诊病人或住院病人作为研究对象时，由于入 院率或就诊机会不同而导致的偏倚。 可能会不包括：死亡病例；距医院远的病例；无钱 住院的病例；病情轻的病例。
暴露怀疑偏倚（exposure suspicion bias)研究
者已知研究对象的患病情况及某种结局，怀 疑他们某病与某种因素有关，对暴露组与非 暴露组采用不同的调查方法及不同的态度，
导致研究结果的偏倚。
报告偏倚（reporting bias) 研究对象因某种
原因故意夸大或缩小某些信息而导致的偏倚。
吸烟 有 无 合计
饮酒 有 无 吸烟与肺癌的关系 病例 对照 合计 24 16 40 6 54 60 30 70 100 饮酒与肺癌的关系 病例 对照 合计 20 30 50 10 40 50
合计
30
70
100
（1）不考虑因素间的混杂作用，按单因素分析法 分别分析吸烟、饮酒与肺癌的关系。
吸烟：
ad 24 54 OR 13.5 bc 6 16
结果可见：吸烟与肺癌有关，吸烟的人群患肺癌的危险度为 不吸烟人群的13.5倍。 饮酒：
ad 20 40 OR 2.67 bc 10 30
结果可见：经单因素分析，饮酒与肺癌有关，即饮酒的人群 患肺癌的危险度为不饮酒人群的2.67倍
设计阶段控制混杂的方法有： 限制 配比 随机化 分析阶段控制混杂的方法 分层分析 多元分析
混杂因素的基本特点：
• 为疾病结局的危险或保护因素。 • 与研究的暴露因素有关。 • 不是研究因素与疾病结局的中间变量。 在以上条件成立的情况下，混杂因素在研究因 素各分层间分布不均，即可产生混杂偏倚。
因果联结方式与混杂产生的机理 X1 X1 X1 Y Y X2 X2 X2
Y
混杂偏倚的测量
第七章 偏倚及其控制
兰州医学院公共卫生学院 流行病学与统计学教研室 白亚娜 教授
概述 误差
随机误差：随机抽样所得均值与总体参数的差异。
系统误差：误差向量的方向一致或基本一致时的误差。
偏倚
随机误差以外的误差，即系统误差。样本人群测得的变 量值系统地偏离了目标人群中该变量值的真实值，使在 研究结果或推论结果时与真实情况间出现偏差的一类系 统误差。 选择偏倚 信息偏倚 混杂偏倚
34
117 151
72
230 302
OR
2.40
1.16
无应答偏倚（non-respondent bias)
1.在观察性研究或实验性研究中均可发生。
2.由于被观察者不回答 或回答不正确导致的偏倚。
3.原因：健康状态，对健康关心程度，对调查内
容是否有兴趣，年龄，受教育程度等。
1966年Taylor报告美国西北部铁路职工冠心病分布情 况：