流行病学课件：12 流行病学研究中的偏倚

偶然关联：随机误差所致的关联

统计学关联虚假关联间接关联因果关联疾病与暴露因素关联的形式（时间先后）选择偏倚信息偏倚混杂偏倚流行病学研究中的偏倚

一、误差（error）——研究的结果（测量值）与真实情况（真实值）之间的差异。

随机误差

系统误差（偏倚）（一）随机误差（randomerror）——也称机遇误差，偶然误差，指因机遇不同导致的实测值（样本）与真实值（总体）之间出现的差异。来源：1）测量方法或测量工具的本身的随机变异

2）个体内的随机生物学变异3）个体间的随机变异（一）随机误差随机误差包括抽样误差和随机测量误差等随机误差没有方向性在流行病学研究中，通常采用变异系数和标准误来衡量随机误差或精度的高低。（一）随机误差随机误差无法避免，可以通过一些措施进行控制。

1）改进抽样方法

2）增加样本量,重复测量

3）改善测量方法或工具

4）统一调查时间或被调查者的生理状态（二）系统误差（systematicerror）——指在研究中由于某种已知的或可控制的因素造成的研究结果与真实情况之间的差异，表现为研究结果有规律的偏大或偏小。系统误差有方向性这种误差不能用统计学方法去刻画和研究其规律性，并据此估计和控制其大小。样本大小误差随机误差系统误差系统误差和随机误差与样本大小的关系随机误差与系统误差的区别

随机误差系统误差产生原因个体生物学变异研究方法的不同测量方法本身的随机变异

研究条件的不同测量或观察方法不同偶然因素

测量工具的不同人为因素大小和方向无固定的大小和方向有固定的大小和方向分布正态分布偏态或呈线性分布是否可消除否是增加样本量的作用降低没有作用评价指标可靠性或精确度

真实性二、偏倚（bias）——指流行病学研究中所获得的结果系统地偏离真实值的情况，属于系统误差。偏倚是影响医学研究结果真实性的主要因素。它可能夸大或者缩小真实效应，从而导致研究因素与研究结局间的关联强度高于或低于真实的关联。偏倚是有方向性的。选择偏倚信息偏倚混杂偏倚偏倚（二）偏倚的分类1.

选择偏倚（selectionbias）——由于选择研究对象的条件限制或方法不当，使研究样本不能代表目标人群而导致研究结果偏离真实情况。主要产生于研究的设计阶段研究设计中应尽量避免在分析和做结论使要慎重选择偏倚的种类

入院率偏倚—伯克森偏倚现患-新发病例偏倚—奈曼偏倚无应答偏倚—各种原因不能回答志愿者偏倚—主动报告检出征候偏倚失访偏倚健康工人效应偏倚排除偏倚时间效应偏倚入院率偏倚——指利用医院就诊或住院病人作为病例对照研究对象时，由于病例和对照的就诊率或入院率不同而导致的偏倚。皮肤癌患者非皮肤癌患者合计患高血压1000900010000未患高血压40003600040000合计50004500050000OR=1某社区人群高血压现患率和皮肤癌现患率都很高，高血压是否为皮肤癌的危险因素？社区病例对照调查统计表皮肤癌患者外伤骨折患者合计患高血压32287409未患高血压80890898合计11301771307OR=0.41医院病例对照调查统计表深入分析发现，该人群高血压、皮肤癌和外伤骨折的现患率分别为20%、10%和5%。在医院调查期间，高血压、皮肤癌和外伤骨折到医院就诊的概率分别为15%、20%和5%。检出征候偏倚——指某因素虽与要研究的疾病无关，但可引起该疾病的症状或体征，从而促使患者早就诊，提高了早期病例检出率，过高地估计了暴露程度而导致的偏倚。更年期服用雌激素与子宫内膜癌间的关系雌激素服用史肿瘤科妇科患者(%)非患者(%)合计患者(%)非患者(%)合计有45(62.5)7(6.0)5259(39.9)42(28.4)101无72(37.5)110(94.0)18289(60.1)106(71.6)195合计117117234148148296OR9.82(95%CI：4.20,22.98)1.67(95%CI：1.03,2.72)在同一个医院的肿瘤科和妇科分别选择研究对象，其研究结果却存在很大的差异？在肿瘤科，这些患者服用雌激素后出现子宫出血症状而会到医院就诊，从而能发现人群中的子宫内膜癌病人，且多为早期病人。用早期病人作病例的部分，实际上是在暴露者中选取的；而不服用者，无出血症状，从而不易及早被诊断出来，因而能得出两者之间较强关联的结论。在妇科，这些患者多数接受常规妇科检查，一般不会考虑到肿瘤的影响，该科病人可能多为中晚期的子宫内膜癌患者。健康工人效应偏倚

——在研究某些职业暴露的危害而以一般人群作参比时，由于职业工人相对于一般人群易感性低，从而降低了暴露因素与疾病之间的真实联系。时间效应偏倚——许多疾病尤其是慢性病从开始接触暴露因素到发病需要很长时间。在潜伏期内，那些潜在的病例被错误地认为是非病例而入选对照组，从而使结果产生偏倚。2.

信息偏倚（informationbias）

（观察偏倚，测量偏倚，错分偏倚）

——指在研究资料的收集整理过程中产生的系统误差。

信息偏倚的种类回忆偏倚：记忆失真或回忆不完整报告偏倚：有意夸大或缩小

调查者偏倚：诊断怀疑偏倚、暴露怀疑偏倚测量偏倚

信息偏倚的后果——错分——即个体被纳入不正确的分组中。错分可能导致错分偏倚信息偏倚的后果——错分非差异错分：比较组之间的系统误差的大小和方向相同或相似。

非差异错分会减弱暴露与结局之间的效应联系，但不改变联系的方向。差异错分：比较组之间的系统误差的大小和方向不同。

差异错分会改变暴露与结局之间的效应联系强度甚至方向。3.混杂偏倚（confoundingbias）

——由于某个或多个既与所研究的疾病有联系又与所研究的因素有联系的因素的影响，低估或高估了所研究的因素与疾病的真实联系。

引起混杂偏倚的因素称为混杂因素。混杂因素的特征

1.必须是所研究疾病的危险因素

2.必须与所研究的暴露因素存在统计学联系

3.不应是暴露因素与疾病因果链中的一个环节。可能的混杂因子

1.人口统计学因子2.暴露因素以外的其他危险因子出生序次

出生序次与Down’s综合征患病率的关系

Down’s综合征患者数/1000活产产妇分娩年龄(岁)产妇分娩年龄与Down’s综合征患病率的关系Down’s综合征患者数/1000活产如何判断混杂因素？EFDEFDEFDEFDEFDEFDEFDEFDE:暴露因素D:疾病F:其它因子:要研究的联系——：存在统计学联系：存在因果关系

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当混杂因素在研究组间分布不均衡时，才能起到混杂作用。控制：

1.设计阶段①限制②匹配③随机化

2.分析阶段①分层分析②标准化③多因素分析偶然关联：随机误差所致的关联

统计学关联虚假关联间接关联因果关联疾病与暴露因素关联的形式（时间先后）选择偏倚信息偏倚混杂偏倚确定暴露和疾病是否存在统计学联系有统计学联系是否偏倚所致？