常见偏倚及控制
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。
临床研究中的偏倚及控制讲解
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1. 引言临床研究是评估医学干预效果的重要手段，然而，随机化试验以外的研究设计通常会受到偏倚的影响。
本文将对临床研究中常见的偏倚进行讲解，并介绍相关的控制方法。
2. 偏倚类型2.1 选择偏倚选择偏倚是指研究中参与者的选择不是随机的，从而导致结果的估计偏离真实值。
常见的选择偏倚包括队列研究中的伪相关性偏倚和回顾性研究中的回顾性因果偏倚。
控制方法包括随机化试验和配对设计等。
2.2 信息偏倚信息偏倚是指研究中对暴露和结果的测量有误差，导致结果的估计偏离真实值。
常见的信息偏倚包括回忆偏倚和测量偏倚。
控制方法包括使用标准问卷和准确测量工具，以及对测量误差的进行校正。
2.3 注意力偏倚注意力偏倚是指研究中对某些因素的关注程度高于其他因素，导致结果的估计偏离真实值。
常见的注意力偏倚包括报道偏倚和分析偏倚。
控制方法包括制定预先确定的分析方案和进行多重比较校正。
2.4 报告偏倚报告偏倚是指研究中结果选择性地报告，导致对真实效果的估计存在偏差。
常见的报告偏倚包括发表偏倚和选择性报告偏倚。
控制方法包括事先注册研究协议和完整报告研究结果。
3. 偏倚控制方法3.1 随机化试验随机化试验是控制选择偏倚最有效的方法，通过随机分配参与者到不同的干预组和对照组，可以保证两组之间的比较具有可信度。
3.2 配对设计配对设计是在研究中选择受试者进行配对，使得每对受试者在某些重要特征上相似。
通过在配对设计中进行随机分组，可以减少选择偏倚的影响。
3.3 分层设计分层设计是在研究中将受试者按照某些重要特征进行分层，然后在每个层次内进行随机分组。
分层设计可以减少选择偏倚，并且在不同子组之间进行比较具有更高的可信度。
3.4 标准化标准化是用来调整不同组之间的比较，以消除由于组间差异而导致的结果偏倚。
常见的标准化方法包括直接标准化和间接标准化。
4. 附件本文档涉及的附件包括图表、数据表格及案例研究等，详细内容请参考附件部分。
第十一章常见偏倚及其控制教案
第⼗⼀章常见偏倚及其控制教案常见偏倚及其控制（Biases and Their Control）流⾏病学研究结果的真实性（validity）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。
进⾏流⾏病学研究时，不论采⽤任何研究⽅法，有许多因素可影响其准确性，使研究结果与真实值情况存在偏差，有时相去甚远。
造成这种偏差的原因，归纳起来有两个⽅⾯：⼀是随机误差（random error），⼆是系统误差（systematic error）即偏倚（bias）。
因此，研究者应尽可能地采取措施减少这两类误差的发⽣，减少随机误差以提⾼研究的精确性（精确度）（precision），减少或避免偏倚以提⾼研究的真实性（validity）。
随机误差难以避免，可通过研究设计和统计学⽅法予以减少与评价。
偏倚是随机误差以外的，可导致研究结果与真实情况差异的系统误差，其可发⽣于研究的各个环节，有⽅向性，理论上可以避免。
偏倚的种类很多，⼀般将其分为三类，即选择偏倚（selection bias）、信息偏倚（information bias）和混杂偏倚（confounding bias）。
【案例⼀】某研究者计划研究恶性⿊⾊瘤同⾼⾎脂的关系，恶性⿊⾊瘤病例取⾃医院，同时，他从医院某病区随机抽取相应⼈数的⾻折患者作为对照。
在某⼈群中，发现恶性⿊⾊瘤患者共6000例，⾻折患者也是6000例，在恶性⿊⾊瘤患者或⾻折患者中各有20%的⼈同时患有⾼⾎脂。
并假定恶性⿊⾊瘤、⾻折、⾼⾎脂三者之间⽆任何关联，三者的⼊院率是相对独⽴。
恶性⿊⾊瘤和⾻折相对于⾼⾎脂：χ2=0，P>0.05；OR=1200×4800/1200×4800=1.0表明⼈群中恶性⿊⾊瘤、⾻折、⾼⾎脂三者之间并⽆关联。
若该⼈群患恶性⿊⾊瘤、⾻折和⾼⾎脂的患者⼊院率分别为60%、25%、40%，那么以⼊院病⼈作为对象来研究恶性⿊⾊瘤与⾼⾎脂和⾻折与⾼⾎脂的关系，就可以得出以下的调查结果。
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。
流行病学中常见的偏倚及其控制
膳膳食食改改良组组
降降低胆胆固固醇醇药品物组组
0
5
10
15
图 8-2 膳食与药物预防心机梗死的样本变异性示例
流行病学中常见的偏倚及其控制
五年内发生 心肌梗死风险（%）
7
第7页
如图8-2, 研究A和B中膳食改良组五年内发生心机梗死风险为 9%, 而降胆固醇药品组为6%。
研究A样本较小（200人）, 两组效应指标（心肌梗死风险） 95%可信限较大, 发生重合, 无显著性差异。
若θ<θ’<1,则为趋向无效值偏倚。
（三）不论θ>1或θ<1，若θ和θ’在1两侧，则 为颠倒偏倚。
流行病学中常见的偏倚及其控制
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3.举例: （1）RR＝1.5 RR’=2.0时，为远离无效值
正偏倚。
（2）RR＝0.6 RR’=0.8时，为趋向无效值 负偏倚。
（3）RR=1.2 RR’=0.9时，为颠倒负偏倚。
流行病学中常见的偏倚及其控制
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在美国弗明汉地域对心血管系统疾病研究中发觉: 男性居民在队列研究中，含有高胆固醇水平者，患 冠心病OR 值为2.4，而在病例对照研究中，病例 组和对照组却无显著差异（OR =1.16）。
原因: 病例对照研究中现患病例已改变了他们高胆固
醇饮食习惯。
流行病学中常见的偏倚及其控制
Hale Waihona Puke 流行病学中常见的偏倚及其控制
36
第36页
有些人以病例对照研究发觉, 子宫内膜癌患者雌 激素百分比显著高于对照组, 认为子宫内膜癌与服 用雌激素亲密相关。
流行病学中常见的偏倚及其控制
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1978年，Horwitz和Feinstein: 口服雌激 素与子宫内膜癌高度关联是虚假，是一个 检出偏倚。
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临床研究是评估新药治疗效果或疾病预防策略有效性等的重要手段，但由于研究设计和实施过程中的一些因素的存在，可能会引入偏倚（bias），导致研究结果的误差。
为了减小偏倚对研究结果的影响，研究人员需要在研究设计和分析中进行偏倚的控制。
本文将就临床研究中的常见偏倚及其控制方法进行讲解。
1. 选择偏倚（Selection Bias）选择偏倚是由于研究对象的选择不是随机的，而是与研究目标相关的因素导致的偏倚。
为了控制选择偏倚，应采取以下措施：-采用随机分组方法：通过随机分组，可以使得研究对象的分组与其自身特征无关，从而减小选择偏倚的风险。
-需要制定明确的入组和排除标准：研究对象的选择应该严格遵守预定的入组和排除标准，避免人为的选择操作。
-多中心研究：多中心研究可以增加样本的代表性，从而减小选择偏倚的可能。
2. 配置偏倚（Allocation Bias）配置偏倚是指由于随机分组的不完全或不严格导致的偏倚。
为了控制配置偏倚，应采取以下措施：-采用适当的随机化方法：应采用随机数字生成、随机封号等方法以实现随机分组，从而减小分组差异的可能性。
-实施隐藏分组：应确保在研究对象入组前，研究人员无法预测下一个分组的具体分组方法，以保证分组的随机性。
-进行双盲或者三盲研究：盲法是控制配置偏倚的有效手段之一，可以减少研究人员对研究对象的知情和预期。
3. 报告偏倚（Reporting Bias）报告偏倚是由于一些研究结果未被完整地报告或被错误地报告而引入的偏倚。
为了控制报告偏倚，应采取以下措施：-注册研究计划：在开始临床研究之前，应该注册研究计划，并明确预先确定的主要研究结局指标，以减小结果报告的选择性。
-完整报告结果：无论结果是积极的还是消极的，都需要完整地报告，以确保研究结果的透明和客观性。
-准确描述研究方法：应该准确地描述研究的设计和方法，包括分析方法和样本大小等，避免结果解读的误导。
4. 记忆偏倚（Recall Bias）记忆偏倚是由于研究对象回忆自身的信息时，受到主观记忆和偏好的影响而引入的偏倚。
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。
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表11b 疾病与暴露的关系 （F因素存在） 疾病 RR 暴露 有 无 105 1645 3.00 有
无 20 980
2 118.68, P 0.001
2 23.47, P 0.001
混杂因子和交互因子的区别
概念区别：混杂因子歪曲了暴露因素与疾病的 关系，应防止和控制；交互因子揭示了某种效
吸烟
不吸
4.06
3.95
2 368.34, P 0.001
吸烟 心梗 有 240 580 无 30 300
2 106.69, P 0.001
不吸烟
表7 控制吸烟因素后心梗与维生素E的关系 维生 素E 服 不服 心梗 有 160 20 无 570 100
RR
1.35
RR
1.32
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。
发 生 频 次
系统误差
随机误差
80
100
舒张压 （mmHg）
血压计法测量舒张压值的分布
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
表4 心梗与维生素E的关系的队列研究 维生素E 心梗 有 400 无 600 RR
有 200
50
无 800
950
RR 4.00
2 102.86, P 0.001
表9a 暴露与疾病的关系 （F因素不存在） 疾病 RR 暴露 有 无
有 无 194 21 706 79 1.03
表9b 暴露与疾病的关系 （F因素存在） 疾病 RR 暴露 有 无 6 94 1.86 有
无 29 871
限制 (restrict) ：指在设计阶段对研究对象的
纳入标准加以限制
使研究对象选取限制在一定范围内，范围越
窄，研究对象彼此的差别越小，越利于观察 因素作出结论
由于对混杂因素进行限制，研究的结果使得研 究者不可能对暴露与混杂因素的交互作用加以
分析和度量，只能对暴露和疾病之间的关系进
行研究
限制的缺点还在于，在限制混杂因素的同时，
失访而缺失答案所造成的偏倚
是否有无应答偏倚取决于无应答者在疾病暴露
因素方面的特征是否与应答者有差异
美国曾采用邮寄问卷形式，调查美国退伍军人
吸烟习惯。30天后总结收集的回复，结果发现，
不 吸 烟 者 有 85% 回 复 了 问 卷 ， 而 吸 烟 者 仅
67%
对于一些敏感问题的调查，容易引起不应答偏 倚，例如我国南方调查农村婴儿死亡原因，有 28%的人拒绝提供婴儿死亡原因
加频繁、仔细的收寻静脉炎证据，尤其是对病
情较轻，需仔细检查才能确诊的病例。而对未
口服避孕药的妇女检查较马虎，造成暴露与疾
病结果的偏倚
在开放性的药物临床试验中，也容易发生诊断 怀疑偏倚
来自研究者的偏倚之沾染偏倚
沾染偏倚：研究对象有意或无意地接受了研究 内容不允许接受的措施而造成的研究结果偏倚
说谎偏倚：研究对象故意造成的
容易发生在敏感问题上，如吸毒史、性行为和 中、小学生吸烟等
与研究对象个人目的有关
来自研究者的偏倚之诊断怀疑偏倚
诊断怀疑偏倚：研究者已知研究对象的某些情 况，因而在诊断过程中刻意寻求某种结果而造 成的偏倚
非盲法研究和队列研究中容易发生
在研究口服避孕药与下肢血栓性静脉炎关系的 队列研究中，观察者会对口服避孕药的妇女更
对研究过程中可能出现的偏倚有充分的了解，保障较 好的代表性
病例对照研究中首选新病例，对照组不应为慢 性病病例 队列研究中增大样本量，降低失访，必要时将 失访人群特征与未失访人群对照 采用多重对照
二、信息偏倚(information bias)
OR
有
17 184 201
2
无
207 2376 2583
合计
224 2560 2784
发生率(％)
7.59 7.19 7.22 1.06
0.05, P 0.824
表1 呼吸道疾病与骨骼运动器官疾病的关系 （住院6个月以上病人） 骨骼运动器官疾病
呼吸道 疾病 有 无 合计
OR
有 5 18 23 无 15 219 234 合计 20 237 257 发生率(％) 25.00 7.59 8.95 4.06
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
2.18 35.50 <0.001
116 1511 1627 201 1973 2174
诊断信息偏倚(detection signal bias)
指某疾病与暴露因素之外存在另外一个临床症
状或体征，这种症状或体征不是该疾病的危险
因素，但人们往往因为这种症状或体征就诊，
从而间接提高了该疾病早期病例的检出率，但
在对研究对象的信息收集、测量时出现
的系统误差
可以来自被研究对象
也可以来自研究者本身
非盲法研究较易发生
信息偏倚常见的种类
无应答偏倚 回忆偏倚 说谎偏倚 诊断怀疑偏倚 沾染偏倚 测量偏倚 来自调查者本身 来自被调查对象
来自研究对象的偏倚之无应答偏倚
无应答偏倚：研究对象拒绝回答或因研究对象
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 练等
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
来自研究对象的偏倚之回忆偏倚
回忆偏倚：因研究对象的记忆失真或记忆不完 整所造成的研究结果偏倚
病例对照研究和回顾性队列研究最容易出现回 忆偏倚
回忆偏倚的产生与调查时间至事件发生时间、 以及与事件的重要性有关，同时也与调查员的 调查过程和询问技术有关
Wilcox 等在调查流产回忆准确性时发现，调查 10 年 前流产的有 82% 回忆完整，调查 20 年前流产的有
过高估计了暴露因素的程度，造成暴露因素和
该疾病关系的偏倚
表3a 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）
子宫 内膜癌 有 服用雌激素 有 45 无 72 合计 117 发生率(％) 38.46
OR
9.82
无 合计
2
7 52
110 182
117 234
5.98 22.22
35.70, P 0.001
医学科研中常见的偏倚类型及控制方法
(Bias and Control)
Department of Health Statistics，SMMU
2012.06.09
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。
2 0.02, P 0.898
2 2.06, P 0.152
表10 某疾病与暴露因素的关系 暴露 有 无
疾病
有 200 400 无 1800 3600
RR 1.00
2 0.00, P 1.000
表11a 疾病与暴露的关系 （F因素不存在） 疾病 RR 暴露 有 无
151 151 302
2
P
发生率(％)
25.17 22.52 23.84 1.16 0.29 0.589
38 113 34 117 72 230
表2 冠心病与高胆固醇血症的关系 （队列研究）
冠心病 有
85
血胆固 醇水平
无
462
合计
547
发病率 (％ ) 15.54 7.13 9.25
RR
2
P
高 低 合计
2 4.89, P 0.027
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
病例对照研究结果与队列研究的结果会有差
异
表2 冠心病与高胆固醇血症的关系 （病例对照研究）
血胆固醇水平 冠心病 高
有 无 合计
OR
低 合计
服 不服
2
0.67
600
400
80.00, P 0.001
表5 维生素E与吸烟的关系 维生素E
吸烟 有 270（27％）