偏倚

测量学

任何试验务必尽或许消除偏倚，否则统计结论不可信。要保证试验无偏倚，务必有精确的测量方法，适当的样本量，周密的试验设计，随机化的抽样及分组，避免试验者的主观偏见等。医学研究

尽管要在研究工作中完全避免误差差不多是不或许的，但对于研究中或许存在的各种误差，我们要在临床研究工作的各个环节中尽量加以控制和预防，以使研究结论更符合事实情形。

临床研究中误差的来源可以分为两类：一类是随机误差（random error）；一类是系统误差（systematic error）。

随机误差：是受于抽样误差所引起的，其大小可以用统计学方法执行预期，但没有方向性，也就是说，该种误差的存在使研究结果随机的好于或差于真值。

系统误差即偏倚（bias）：是指研究结果系统地偏离了真实情形。与随机误差不同，偏倚的存在总是产生研究结果或好于真值或差于真值，因此具有方向性。受于在研究工作中定量的预期偏倚的大小很问题，而确定偏倚的方向却相对较容易。当偏倚使研究结果好于真值时，称之为正偏倚，反之，偏倚使研究结果差于真值时，称之为负偏倚。

临床研究中的偏倚一般分为三类，即选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚。

选择偏倚：显现于研究设计阶段，指受于研究对象选择不当而使研究结果偏离真实情形而造成偏倚。研究设计上的缺陷是选择偏倚的首要来源，在确定研究对象时表现得最为突出。常见的情形是在研究开始时实验组和对照组就存在着除诊疗措施以外的差异，而缺乏可比性。

信息偏倚：又称观察偏倚、测量偏倚，是指研究过程中执行信息收集时造成的系统误差。测量方法的缺陷，诊断标准不清晰或资料的缺失遗漏等均为信息偏倚的来源。

混杂偏倚：大疫情学研究中，受于一个或多个外来原因的存在，掩盖或夸大了研究原因与疾病的联系，进而部分或全部地歪曲了两者间的真实联系，称之为混杂偏倚（confounding bias）或混杂（confounding）。引起混杂的原因称为混杂因子（confounder）。

从某种意义上讲，偏倚是抽样调查所无法避免的误差。也就是说，只若是抽样，就会造成偏倚。相应地，要最大限度地控制偏倚，只能通过多次抽样、预实验等手段加以分析。受于很多调查或实验是无法重复或执行预实验的，所以经验在偏倚的处理上也是非常重要的。汽车用语

指由同一操作人士运用相同量具, 测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与工具室或精密仪器测量同一零件的相同特性所得的真值或参考值之间的偏差值。是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的获得可以通过采取更高级别的测量设备执行多次测量，取其平均值而定。

为了在过程规模内指定的位置确定测量系统的偏倚，得到一个零件可接受的基准值是必要的。一般可在计量室或全尺寸检验设备上完成。基准值从这些报数中得到，然后这些报数要与研究评价人的一组观察平均值(定为XA，XB，XC)执行比较。

假使不能按该种方法对所有样件执行测量，可采下列替代的方法：

1.在计量室或全尺寸检验设备上对一个基准件执行精密测量。

2.让一名评价人用正被评价的量具测量同一零件起码十次。

3.计算报数的平均值。基准值与平均值之间的差值表明测量系统的偏倚。

假使需要一个指数，把偏倚乘以100再除以过程变差(或公差)，就把偏倚转化为过程差(或公差)的百分比。

计算偏倚:

偏倚= 观测平均值 – 参考值

制造过程变异= 6σ（也可以用公差）

%偏倚=偏倚/制造过程变差（也可以用公差）

假使偏倚相对比较大，查看这些或许的原因

1.基准的误差

2.磨损的零件

3.制造的仪器尺寸不对

4.仪器测量非代表性的特性

5.仪器没有正确校准

6.评价人士运用仪器不正确。选择性偏倚

入院率偏倚

倚在选择研究对象时，试验组和对照组的设立（纳入标准）不正确，致使这两组人在开始时即存在处理原因以外的巨大差异，进而造成偏倚。常见的首要有：

1.就诊机会偏倚（入院率偏倚）：受于疾病严重程度不同、就医条件不同、人群对某一疾病的了解和认识程度不同等原因此使患不同种类疾病的人（或有某种特性者）的住院率不同。从医院选取对照时，假使没有注意到此点，则可引起偏倚。

新发患者偏倚

2.现患患者及新发患者偏倚：此种偏倚易显现在病程较短的严重致死性疾病，如心肌梗死，部分患者在送到医院前已死亡，假使只以存活的现患患者为对象，研究某原因的作用，必然造成偏倚。这些死亡患者一般未计入心肌梗死总发病人数中，以至于所发文的患病数少于事实的发病数。又如，在患者对照研究中故意或无意消除（或加入）某些患者，也可显现偏倚，如研究吸烟与肺癌的关系时，对照组包含了慢性支气管炎和冠心病，受于此二病均与吸烟相关，所以吸烟与肺癌的OR减低，甚至于看不出吸烟作为肺癌的病因作用。患病后更改生活习惯也可以运用患者对照方法探讨病因显现偏倚，如患肺癌后戒烟，患高血压后将饮食口味调淡、不吃动物脂肪（肥肉）、适当增长体力活动等等，都可在患者对照研究中使这些原因的病因作用被抵消。又如，乳腺癌与利血平关系的患者对照研究，在对照组中消除了心血管病人（其中有很大多的高血压病人，他们服用利血平），所以得出利血平是乳腺癌的危险原因的结论。其他研究将全部患者均纳入，则未发现此有关。

检出信号偏倚

3.检出信号偏倚：某原因如能引起或促进某症候（与所研究疾病的体征或病状相似）的显现，使病例所以而去就医，这就提升了该病的检出机会，使人误以为某原因与该病有因果联系。该种虚假联系产生的偏倚称为检出信号（或检出症候）偏倚。如，曾有研究发现子宫内膜癌与绝经期服用雌激素相关。这个研究结果是由于绝经期妇女服用雌激素会引起不规则子宫出血，所以而就医，得到检查子宫内膜的可能较多，进而增长了发现子宫内膜癌的可能。不服用雌激素的子宫内膜癌常无显著病状，发现机会较少。以刮宫或子宫切除作为诊断子宫内膜癌的诊断时，绝经期服用雌激素的OR为1.7，而以子宫出血就诊者的OR为9.8，二者相差悬殊。显然，以子宫出血就诊增高了OR。此类偏倚即检出信号偏倚。

无应答偏倚

4.无应答偏倚：即研究对象对研究内容造成不同的反映而产生的偏倚。如用通信方式调查吸烟情形，不吸烟者与吸烟者的应答率可以相差悬殊。无应答者的暴露或患症状况与应答者或许不同。假使无应答者比例较高，则使以有应答者为对象的研究结果或许存在严重偏倚。所以在研究数据中务必如实表明应答率，并评价其对结果或许产生的影响。与一部分人无应答相反的情形是有一部分人特别乐意或自愿接受调查或试探。这些人往往是比较关心本身健康或自觉有某种疾病，而想得到检查机会的人。他们的特质或历经不能代表目标人群。自此产生的偏倚称为志愿者偏倚。

总之，无论什么原因使观察组与对照构成员不是来自同一总的，即可产生除研究原因以外的相关原因在两组分布不平衡，进而产生选择偏倚。