第八章流行病学研究中的误差及其控制
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流行病学名词解释、简答题精华
流行病学名词解释、简答题精华流行病学（epidemiology）: 是研究人群中疾病和健康状态的分布及其影响因素，并研究如何防治疾病及促进健康的策略与措施的科学。
第二章疾病的分布疾病分布：指疾病在不同人群（人间）、不同地区（空间）、不同时间（时间）中的发生频率与分布现象，是流行病学研究的起点和基础。
比（ratio）：也称相对比，是表示两个数相除所得的值，来说明两者的相对水平构成比（proportion）：说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布率（rate）：是表示在一定的条件下某现象实际发生的例数与可能发生该现象的总例数之比，来说明单位时间内某现象发生的频率或强度。
发病指标1）发病率（incidence rate）：是指一定时期内特定人群中某病新病例出现的频率。
用途：用来描述疾病的分布，探讨发病因素，提出病因假设和评价仿制措施的效果2）罹患率（attack rate）：测量新发病例的频率指标。
与发病率的相同之处是分子都是新发病例数，不同之处是罹患率用于衡量小范围、短时间新发病例的频率。
3）患病率（prevalence rate）：是指在特定时间内一定人群中某病新旧病例数所占的比例。
患病率=发病率*病程。
4）感染率（infection rate）：指在某个时间受检查的人群样本中某病现有感染的人数所占的比率。
5）病残率（disability rate）：指某一人群中，在一定期间内病残人群在人群中的发生频率。
死亡指标1）死亡率（mortality rate）：是指某人群在一定期间内死于所有原因的人数在该人群中所占的比例。
是测量人群死亡危险最常用的指标。
2）病死率（fatality rate）：表示一定时期内患某病的全部病人中因该病而死亡的比例。
多用于病程短的急性病。
3）生存率（survival rate）：是指患某种病的人经n年的随访，到随访结束时仍存活的病例数占观察病例的比例。
常用于评价某些慢性病的远期疗效。
流行病学研究中偏倚及其控制.ppt
用住院病例进行研究可能没有包括：①抢救不及时 而死亡的病例；②距离医院远的病例；③无钱住院 的病例；④病情轻的病例。
若只选择住院病例进行研究则可产生虚假的OR值。 如在一般人群中和住院病人中研究骨和运动器官疾 病与呼吸道疾病之间的关系，由于研究对象的来源 不同，其研究结果的OR值不同（表7-1）。
2020/1/28
⑷检出（征候）偏倚(detection signal bias )亦称揭 露伪装偏倚（ unmasking bias)：某因素在病因学 上与某疾病本无关联，但可引起所研究疾病的症 状或体征，从而促使患者及早就诊，提高了早期 病例检出率，从而过高地估计了暴露程度，得出 因素与疾病关联的错误结论。
如妇女服用雌激素与子宫内膜癌关系的实例。
2020/1/28
主讲人 李志春
EPIDEMIOLOGY（BIAS）
2. 常见的信息偏倚：
⑴回忆偏倚(recall bias)
⑵诊断怀疑偏倚(diagnostic suspicion bias)
⑶暴露怀疑偏倚(exposure suspicion bias)
⑷报告偏倚（reporting bias）
2020/1/28
主讲人 李志春
EPIDEMIOLOGY（BIAS）
⑸ 易感性偏倚(susceptibility bias) 观察对象可能因各种主客观不同，暴露于
危险因素的概率不同，使得各比较组对所研究 疾病的易感性有差异，从而或缩小了暴露因素 与疾病的关联强度，导致某因素与某疾病间的 虚假联系，由此产生的偏倚称为易感性偏倚。 如健康工人效应(healthy worker effect)
2020/1/28
主讲人 李志春
EPIDEMIOLOGY（BIAS）
流行病学研究中的统计学误差与校正方法
流行病学研究中的统计学误差与校正方法流行病学是研究人群中疾病的发生和分布规律的科学领域。
在进行流行病学研究时，统计学是不可或缺的工具，但统计学误差也是需要关注和纠正的问题。
本文将探讨流行病学研究中常见的统计学误差以及校正方法。
一、抽样偏差抽样偏差是指从总体中抽取样本时产生的不可避免的偏差。
在流行病学研究中，通常采用随机抽样的方法来保证样本的代表性。
然而，即使使用随机抽样方法，抽样偏差仍然可能存在。
一种常见的抽样偏差是选择偏差，即样本中的个体由于某种特定的原因而被过度选择或者被忽略。
为了纠正这种抽样偏差，研究者可以通过加权统计分析等方法来调整样本的代表性。
二、信息偏倚信息偏倚是指测量过程中的错误或者参与者在回答问题时的主观倾向所导致的误差。
信息偏倚可能来自于记忆的模糊、不准确的问卷设计、个体报告的错误以及访谈中的主观解释等。
为了降低信息偏倚，研究者可以使用标准化的问卷、训练访谈员以提高准确性，并使用一致的测量工具和指标来收集数据。
三、混杂变量混杂变量是指干扰研究结果的外部因素，可能与研究因素存在相关性，导致统计分析过程中的误差。
例如，在研究某种疾病的风险因素时，年龄、性别、吸烟习惯等因素可能会对研究结果产生影响。
在进行统计分析时，研究者可以使用混杂因素分析来控制这些混杂变量的影响，并进行校正。
四、测量误差测量误差是指测量工具或者观测方法在重复测量过程中产生的不一致性。
测量误差可能来自于仪器的偏倚、观察者的主观判断以及被测量个体的变异性。
为了降低测量误差，研究者可以使用多个观察者进行测量、进行质量控制以及使用可靠性分析来评估测量工具的稳定性和一致性。
五、统计推断误差统计推断误差是指由于样本容量有限，从而导致对总体参数的估计结果存在不确定性。
在流行病学研究中，研究者通常使用统计检验和置信区间等方法来评估参数的显著性和可信度。
为了降低统计推断误差，研究者可以增加样本容量、使用更准确的统计方法以及引入外部信息来提高参数估计的精度。
流行病学的误差和偏倚
流行病学的误差和偏倚
汇报人： 日期:
目 录
• 定义与分类 • 随机误差 • 系统误差 • 选择偏倚 • 信息偏倚 • 发表偏倚
01 定义与分类
误差的定义
• 误差是指实际观察结果与真实值之间的差异。在 流行病学中，误差通常分为两类：随机误差和系 统误差。
偏倚的定义
• 偏倚是指研究结果偏离了真实情况。在流行病学中，偏倚通常分为三类：选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。
严格遵守科研设计原则
在研究设计和实施过程中，应严格遵守科研设计原则和规范，确保研究结果的准确性和可 靠性。
加强数据管理和统计分析
应加强数据管理和统计分析，确保数据的准确性和完整性。同时，应采用多种统计方法进 行分析，以获得更全面的研究结果。
提高期刊编辑和审稿人的素质
期刊编辑和审稿人的素质对控制发表偏倚具有重要影响。应提高期刊编辑和审稿人的专业 素质和责任心，减少主观因素的影响。
02 随机误差
定义与来源
定义
随机误差是指由于随机抽样或测量误 差造成的变异，这种误差在重复抽样 或测量时是不稳定的。
来源
随机误差的来源可能包括抽样误差、 调查误差、测量误差等。
随机误差的影响
样本大小
当样本量较小时，随机误差可能导致结果不稳定 ，缺乏代表性。
效应大小
当效应较小时，随机误差可能掩盖真实效果，导 致结果不显著。
发表偏倚的影响
扭曲研究结果
发表偏倚导致研究结果的不完整和片面性，从而扭曲了真实情况 ，影响了科学研究的可信度和价值。
浪费资源
发表偏倚使得其他研究者重复进行相同的研究，浪费了宝贵的科 研资源和时间。
阻碍知识进步
发表偏倚导致科学研究的结果不完整和不准确，从而阻碍了科学 知识的积累和进步。
汇报人： 日期:
目 录
• 定义与分类 • 随机误差 • 系统误差 • 选择偏倚 • 信息偏倚 • 发表偏倚
01 定义与分类
误差的定义
• 误差是指实际观察结果与真实值之间的差异。在 流行病学中，误差通常分为两类：随机误差和系 统误差。
偏倚的定义
• 偏倚是指研究结果偏离了真实情况。在流行病学中，偏倚通常分为三类：选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。
严格遵守科研设计原则
在研究设计和实施过程中，应严格遵守科研设计原则和规范，确保研究结果的准确性和可 靠性。
加强数据管理和统计分析
应加强数据管理和统计分析，确保数据的准确性和完整性。同时，应采用多种统计方法进 行分析，以获得更全面的研究结果。
提高期刊编辑和审稿人的素质
期刊编辑和审稿人的素质对控制发表偏倚具有重要影响。应提高期刊编辑和审稿人的专业 素质和责任心，减少主观因素的影响。
02 随机误差
定义与来源
定义
随机误差是指由于随机抽样或测量误 差造成的变异，这种误差在重复抽样 或测量时是不稳定的。
来源
随机误差的来源可能包括抽样误差、 调查误差、测量误差等。
随机误差的影响
样本大小
当样本量较小时，随机误差可能导致结果不稳定 ，缺乏代表性。
效应大小
当效应较小时，随机误差可能掩盖真实效果，导 致结果不显著。
发表偏倚的影响
扭曲研究结果
发表偏倚导致研究结果的不完整和片面性，从而扭曲了真实情况 ，影响了科学研究的可信度和价值。
浪费资源
发表偏倚使得其他研究者重复进行相同的研究，浪费了宝贵的科 研资源和时间。
阻碍知识进步
发表偏倚导致科学研究的结果不完整和不准确，从而阻碍了科学 知识的积累和进步。
流行病学研究中的偏倚及其控制课件
02
03
描述性研究
收集并描述特定时间、地 点、人群中疾病的发生情 况。
分析性研究
通过对特定人群的调查和 分析，探讨疾病的影响因 素和预防措施的效果。
实验性研究
通过随机对照试验等方法 ，评估预防和治疗措施的 效果。
02
流行病学研究中的偏倚
选择偏倚
总结词
选择性偏倚是流行病学研究中常见的偏倚之一，它是指研究 样本的选择不具有代表性或可比性，导致研究结果存在偏差 。
02
流行病学研究通过收集和分析数 据，探讨疾病的发生率、流行趋 势、影响因素以及预防措施的效 果。
流行病学研究目的
描述疾病的分布和流 行趋势，确定高危人 群和重点防控对象。
评估预防措施的效果 ，为制定防控策略提 供科学依据。
探讨疾病的影响因素 ，为预防和控制疾病 提供理论依据。
流行病学研究类型
01
研究设计
采用回顾性或前瞻性的设计方法，对病例和对照进行调查和随访，收集 与疾病或健康问题相关的暴露因素和结局信息。
03
偏倚控制
选择合适的对照，确保与病例在关键特征上匹配；对暴露因素和结局信
息进行准确测量和记录，采用盲法减少偏倚；对数据进行严格的分析和
解释，确保结果的可靠性。
基于社区的队列研究
研究对象
对研究结果负责，尊重研究对象和社区。
研究设计中的伦理原则
1 2
科学性
研究设计应科学、合理，数据收集和分析应准确 、可靠。
伦理性
研究应符合伦理原则，不侵犯研究对象权益。
3
透明和可重复性
研究过程应透明，可被其他研究者重复验证。
05
流行病学研究案例分析
基于医院的病例对照研究
流行病学 第8章 偏倚及控制
对象造成的偏倚
随机分配
分组机会均等，各组非研究因素均匀 分布，资料可比，提高研究的正确性
随机化是控制偏倚的有效方法之一。
2、匹配（matching）
就是在选择病例与对照时，要求两者的某 些因素或特征即匹配因素相一致，以排除匹配 因素的干扰，提高研究效率。 但要注意所匹配的因素应是已知的混杂因 素，否则不能匹配。匹配使用得当可以有效控 制混杂因素，提高研究真实性。还要避免匹配 过度，即把不必要的项目列入匹配，可能丢失 信息增加工作难度，反而降低了研究效率。
二、系统误差
系统误差（systematic error）是指测量值 与总体值之间出现的差异。 在实际观测过程中，由受试对象、研究者、 仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因 造成的有一定倾向性或规律性的误差。 观察值有系统性、方向性、周期性的偏离真 值,可直接影响原始资料的准确性,必须查明原 因、予以矫正，系统误差必须避免。
在研究某因素与某疾病之间的关系时，由于 一个或多个外部因素的影响，缩小或夸大了研究 因素与疾病之间的真正的联系，称为混杂偏倚。 导致混杂产生的因素就称为混杂因素。混杂 偏倚是在研究的设计阶段未能对混杂因素加以控 制和在资料分析时未能进行正确的校正所造成的 偏倚。
混杂因素具备的特征
（1）混杂因素必须是所研究疾病的独立危险因 素，如果不找出或不避开，所得研究结果可 能不是研究因素造成的。 （2）混杂因素必须与所研究的暴露因素存在统 计学联系。 （3）混杂因素不应是暴露因素与疾病因果链中 的一个环节或中间变量。
2、信息偏倚的控制方法
为使调查对象能提供准确的信息，必须在调查 问卷上下功夫。 对于调查员，关键是进行严格的培训，增强工 作的责任感。统一调查程序、方法。 测量仪器要选用标准一致的，不易产生偏性和 稳定的仪器，使用前还要统一校正，从而保证 测试结果的准确与可靠。 对调查环境加以选择与控制的。这主要是根据 调查目的和对象的特点来加以考虑。
随机分配
分组机会均等，各组非研究因素均匀 分布，资料可比，提高研究的正确性
随机化是控制偏倚的有效方法之一。
2、匹配（matching）
就是在选择病例与对照时，要求两者的某 些因素或特征即匹配因素相一致，以排除匹配 因素的干扰，提高研究效率。 但要注意所匹配的因素应是已知的混杂因 素，否则不能匹配。匹配使用得当可以有效控 制混杂因素，提高研究真实性。还要避免匹配 过度，即把不必要的项目列入匹配，可能丢失 信息增加工作难度，反而降低了研究效率。
二、系统误差
系统误差（systematic error）是指测量值 与总体值之间出现的差异。 在实际观测过程中，由受试对象、研究者、 仪器设备、研究方法、非实验因素影响等原因 造成的有一定倾向性或规律性的误差。 观察值有系统性、方向性、周期性的偏离真 值,可直接影响原始资料的准确性,必须查明原 因、予以矫正，系统误差必须避免。
在研究某因素与某疾病之间的关系时，由于 一个或多个外部因素的影响，缩小或夸大了研究 因素与疾病之间的真正的联系，称为混杂偏倚。 导致混杂产生的因素就称为混杂因素。混杂 偏倚是在研究的设计阶段未能对混杂因素加以控 制和在资料分析时未能进行正确的校正所造成的 偏倚。
混杂因素具备的特征
（1）混杂因素必须是所研究疾病的独立危险因 素，如果不找出或不避开，所得研究结果可 能不是研究因素造成的。 （2）混杂因素必须与所研究的暴露因素存在统 计学联系。 （3）混杂因素不应是暴露因素与疾病因果链中 的一个环节或中间变量。
2、信息偏倚的控制方法
为使调查对象能提供准确的信息，必须在调查 问卷上下功夫。 对于调查员，关键是进行严格的培训，增强工 作的责任感。统一调查程序、方法。 测量仪器要选用标准一致的，不易产生偏性和 稳定的仪器，使用前还要统一校正，从而保证 测试结果的准确与可靠。 对调查环境加以选择与控制的。这主要是根据 调查目的和对象的特点来加以考虑。
【流行病学】第08章 偏倚及其控制
55 90
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）。
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，
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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）。
流行病学的误差和偏倚
误差对研究结果的影响
偏倚
系统误差会导致研究结果出现偏倚， 即研究结果偏离真实情况。偏倚可能 导致研究结果过高或过低估计某种效 应或关联性。
可靠性
解释性
误差会影响研究结果的解释性，使得 研究结果难以解释和应用于实践。
随机误差会影响研究的可靠性，即研 究结果的稳定性。随机误差越大，研 究结果的可靠性越低。
减少误差的方法与策略
01
02
03
04
05
制定严格的抽样 方案
提高测量和观察 的准确性
制定统一的仪器 校准和测…
增加样本量
重复实验和验证
采用分层抽样、整群抽样 等方法，确保样本的代表 性和随机性。
采用标准化、量化的测量 方法，提高测量和观察的少系统误差。
通过增加样本量，可以降 低随机误差的影响，提高 研究的可靠性。
对同一研究问题采用不同 的方法进行重复实验和验 证，以减少随机误差和系 统误差的影响。
02
选择偏倚
选择偏倚的概念及类型
概念
选择偏倚是指在流行病学研究中 ，由于研究对象的选取或抽样方 法不正确，导致研究结果的系统 性偏差。
类型
包括入组偏倚、失访偏倚和混杂 偏倚等。
流行病学的误差和偏倚
汇报人： 日期:
目录
• 流行病学误差概述 • 选择偏倚 • 信息偏倚 • 混杂偏倚 • 测量误差
01
流行病学误差概述
误差定义与分类
误差定义
误差是指研究结果与真实情况之间的差异。在流行病学中，误差通常指观察或 测量结果的不准确或偏倚。
误差分类
根据产生原因，流行病学误差可分为随机误差和系统误差。随机误差是由于随 机抽样或测量不准确所致，而系统误差是由于测量方法或标准不统一、仪器校 准不当等因素所致。
流行病学的误差和偏倚
分类
定义与分类
原因
产生流行病学误差的原因包括抽样误差、测量误差、回忆偏倚等。例如，抽样误差是由于样本选取不当导致的，测量误差则可能由于调查工具或方法的不准确而产生。
影响
流行病学误差可能会影响研究的可靠性、准确性和可解释性，导致研究结果与真实情况存在偏差，甚至可能得出错误的结论。
产生原因与影响
降低误差的方法
偏倚
抽样误差还影响研究的置信水平，即研究结果的可靠性程度。当抽样误差大时，置信水平降低，研究结果的可靠性减弱。
置信水平
对研究结果的影响
03
提高响应率
提高调查的响应率可以降低抽样误差，因为更多的个体参与调查可以提供更全面的信息。
降低抽样误差的方法
01
增加样本量
增加样本量可以降低抽样误差，因为更多的个体参与调查可以更准确地反映总体情况。
采用科学的抽样方法，确保样本具有代表性，能够反映总体情况。
提高样本代表性
优化调查工具
提高参与者依从性
统计分析控制
对调查工具进行严格测试和验证，确保其信度和效度，减少测量误差。
采取措施提高研究对象的依从性，如提供合适的激励措施，确保研究对象能够按照要求完成研究。
采用适当的统计分析方法对数据进行处理和分析，控制随机误差和非随机误差的影响。
流行病学偏倚会对研究结果产生严重影响，导致结果失真或偏差，影响对疾病病因的认识和预防措施的制定。
信息偏倚产生的原因包括调查方法、测量误差、回忆偏倚等。
产生原因与影响
1
降低偏倚的方法
2
3
针对选择偏倚，应采用随机抽样方法，保证研究对象代表性，同时加强随访，减少失访率。
针对信息偏倚，应采用标准化调查表，提高测量准确性，同时加强质量控制，减少误差。
定义与分类
原因
产生流行病学误差的原因包括抽样误差、测量误差、回忆偏倚等。例如，抽样误差是由于样本选取不当导致的，测量误差则可能由于调查工具或方法的不准确而产生。
影响
流行病学误差可能会影响研究的可靠性、准确性和可解释性，导致研究结果与真实情况存在偏差，甚至可能得出错误的结论。
产生原因与影响
降低误差的方法
偏倚
抽样误差还影响研究的置信水平，即研究结果的可靠性程度。当抽样误差大时，置信水平降低，研究结果的可靠性减弱。
置信水平
对研究结果的影响
03
提高响应率
提高调查的响应率可以降低抽样误差，因为更多的个体参与调查可以提供更全面的信息。
降低抽样误差的方法
01
增加样本量
增加样本量可以降低抽样误差，因为更多的个体参与调查可以更准确地反映总体情况。
采用科学的抽样方法，确保样本具有代表性，能够反映总体情况。
提高样本代表性
优化调查工具
提高参与者依从性
统计分析控制
对调查工具进行严格测试和验证，确保其信度和效度，减少测量误差。
采取措施提高研究对象的依从性，如提供合适的激励措施，确保研究对象能够按照要求完成研究。
采用适当的统计分析方法对数据进行处理和分析，控制随机误差和非随机误差的影响。
流行病学偏倚会对研究结果产生严重影响，导致结果失真或偏差，影响对疾病病因的认识和预防措施的制定。
信息偏倚产生的原因包括调查方法、测量误差、回忆偏倚等。
产生原因与影响
1
降低偏倚的方法
2
3
针对选择偏倚，应采用随机抽样方法，保证研究对象代表性，同时加强随访，减少失访率。
针对信息偏倚，应采用标准化调查表，提高测量准确性，同时加强质量控制，减少误差。
临床研究中常见的误差及其控制.
资料收集过程中的失访或者是无应答
病因研究
常见于
临床防治试验
17
常见的选择偏倚: 入院率偏倚 现患病例—新病例偏倚 无应答偏倚 检出症候偏倚 志愿者偏倚 排除偏倚 时间效应偏倚 失访偏倚 健康工人效应偏倚
18
1. 入院率偏倚（admission rate bias）又称伯克森 偏倚（berkson`s bias） 指在利用医院就诊或者住院病人作为研究对象 时，由于入院率不同而导致的系统误差。
20
如果以社区某所医院为基础收集病例，假设皮肤 癌、外伤入院率分别为60％和25％，同时伴有高血压 者的入院率为40％时，从该社区某医院随机抽取皮肤 癌患者和外伤患者进行同一研究时，根据不同的住院 率计算住院的人数：具体见表2。
21
表2 某医院皮肤癌、外伤及高血压患者的分布情况
计算皮肤癌与高血压关联强度的 OR值=0.575,高血压是皮 肤 癌的保护因素(OR<1)，为虚假联系。 因此，在医院选择研究对象时应防止这种偏倚的产生。
存在差异 （即出现误差） 导致错误结论
10
（一）随机误差
定义 随机误差是研究过程一类不恒定的、随机变化的 误差。可以细分为两类：随机测量误差和抽样误差。 由于个体差异的客观存在，抽样研究中抽样误差 虽然是不可避免的，但研究发现抽样误差的分布具有 一定的规律，可以用统计学的方法对其进行估计和评 价。
一项研究首先要具有内部真实性，不具有内 部真实性的研究，不可能具有外部真实性，内部
真实性是外部真实性的前提。
在实际研究时，需要综合平衡考虑研究对象
的同质性和异质性问题。
7
（二）可靠性（reliability）
定义
是反映研究质量的另一个方面，包含两层含义：
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按可能的混杂因素吸烟分层
表表8-97-6 饮酒与肺癌病例对照研究
饮酒 不饮酒 合计
肺癌病例 ai24
对照
ci26
合计
ni50
bi10
di 40 n0 50
m1i34
m0i66 ti100
表表89-8-7 饮酒与肺癌病例对照研究分层分析
吸烟层 (i = 1)
不吸烟层 (i = 2)
饮酒 不饮酒 小计 饮酒 不饮酒 小计
调查者偏倚（interviewer bias）
产生于调查者对研究对象有差异性地收集信息。采取盲 法，可以降低调查者偏倚。
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 together )，
这里是指暴露因素对疾病的独立效应与混杂因素的 效应混在一起，造成对暴露因素效应的估计偏倚。
必须满足条件：1、研究疾病的影响因素 2、与研究因素有关； 3、不是研究因素和疾病因果链上的的中间变量
判定原则 比较混杂因素调控前后的暴露因素效应估计值，如
果存在有意义的差异，就产生了混杂偏倚。 调控的统计方法
设计阶段：标准化率、分层和多变量分析 设计阶段：配比、随机化分配或限制进入
四、混杂偏倚的分层分析
M-H(Mantel-Haenszel)分层分析方法的步骤 对可能的混杂因素进行分层 判定层间RR或OR是否相等或相近 得到控制混杂后的调整RR或OR 再将调整RR或OR与分层前的粗RR或粗OR （cRR或cOR）进行比较
方法计算综合OR
(3) 计算综合或调整OR，并与粗OR比较
2 MH
21 4 619 / 40 336 417 / 602 27 133010 / 40 1 402 7 53 20 40 / 60 1602
0.6509
P >0.25
ORMH
21 4 / 40 336 / 60 69 / 40 417 / 60
二、信息偏倚（information bias）
定义
又称测量偏倚或观察偏倚，是来自于测量或资料收集方法 的问题，使得获取的资料存在系统误差。
① 诊断怀疑偏倚 ② 暴露怀疑偏倚 ③ 回忆偏倚 ④ 报告偏倚
差异性信息偏倚的两种常见类型 回忆偏倚（recall bias）
产生于研究对象记忆过去活动和暴露能力的差异。
肺癌病例 2
7
对照
9
4
13 17 36 53
合计
30
10 40 20 40 60
(2) 判定层间关联效应水平是否同质
OR1
21 4 69
1.56
OR2
3 36 4 17
1.59
OR1 OR2
按是否吸烟分层后，两层内的饮酒与肺癌的关联 效应大小是同质(同质性检验)的，可以应用M-H
第二节 常见偏倚
选择偏倚 信息偏倚 混杂偏倚 混杂偏倚的分层分析
一、选择偏倚（selection bias）
定义 研究对象的选取过程中，由于选取方式不当，导致
入选对象与未入选对象之间存在系统差异，由此造成 的偏倚称为选择偏倚。例如研究对象采用志愿者，方 便样本，或者研究对象的无应答或失访等。
选择偏倚主要包括： ① 入院率偏倚 ② 现患-新发病例偏倚 ③ 检出症候偏倚 ④ 易感性偏倚 ⑤ 无应答偏倚
第八章 流行病学研究中的误差及其控制
一、误差、效度和信度
误差 研究结果与客观真实情况之间存在的差别，包括随机
误差和系统误差
系统误差，称为偏倚 来自于对象选取、测量 和统计分析等的方法学缺陷，有固定方向和固定大 小的误差 。
随机误差 不可避免，用统计学方法来估计，增大 样本含量可减少，没有固定方向和固定大小，一般 呈正态分布。
1.57
cOR 24 40 3.69 10 26
cOR ORMH
(4) 结论
吸烟对饮酒与肺癌的关联（cOR = 3.69）有混杂作用 （cOR ≠ ORMH） 控制吸烟的混杂作用后，饮酒与肺癌无关联（= 0.6509, P＞0.25） 注意针对ORMH的2检验是在排除了混杂偏倚的基础上再 排除随机误差，而针对cOR的2检验是建立在没有排除混 杂偏倚的基础上的