流行病学偏倚及其控制

偏倚及其控制BiasesandTheirControl1流行病学偏倚及其控制5/9/2024提出问题一

流行病学研究结果～真实结果有偏差吗？原因？2流行病学偏倚及其控制5/9/202413流行病学偏倚及其控制5/9/2024

第一节概述第二节选择偏倚第三节信息偏倚第四节混杂偏倚4流行病学偏倚及其控制5/9/2024

随机误差和系统误差偏倚及其种类

第一节概述5流行病学偏倚及其控制5/9/2024

随机误差和系统误差以测量血压为例说明随机误差与系统误差之间的关系。6流行病学偏倚及其控制5/9/2024

观察人数

80

90舒张压（mmHg）

图1动脉内插管法和血压计法测量舒张压值的分布用动脉内插管测知的舒张压真实值用血压计测知的舒张压读数随机误差系统误差●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●随机误差7流行病学偏倚及其控制5/9/2024

偏倚及其种类偏倚（Bias）

指随机误差以外的，可导致研究结果与真实情况差异的系统误差，有固定方向，可发生于研究设计、实施、数据处理和分析的各个环节。方向假设真实效应RR(θ),测量效应

RR(

)

RR(θ)=2.0RR(θ)=0.5

正偏倚RR(

)=3.0

RR()=0.2

负偏倚

RR

()=1.5RR()=0.8

颠倒偏倚RR()=0.6RR()=1.48流行病学偏倚及其控制5/9/2024

分类选择偏倚selectionbias信息偏倚informationbias混杂偏倚counfoundingbias9流行病学偏倚及其控制5/9/2024提出问题二偏倚是怎样影响研究结果的?如何控制或避免偏倚？10流行病学偏倚及其控制5/9/2024

第一节概述

第二节选择偏倚第三节信息偏倚第四节混杂偏倚11流行病学偏倚及其控制5/9/2024第一节选择偏倚

定义种类控制12流行病学偏倚及其控制5/9/2024

定义

选择偏倚(selectionbias)是指由于被选入研究的研究对象与未被选入者在某些特征上存在差异所导致的系统误差。容易产生选择偏倚的环节确定研究样本选择比较组资料收集过程中

的失访或无应答

现况研究中主观选择研究对象，随意抽样而不是随机抽样；病例对照研究中对照组与

病例组采用不同的诊断标准破坏了原先确定的样本的代表性或不同比较组间的某些特征的均衡性。13流行病学偏倚及其控制5/9/2024

种类入院率偏倚（admissionratebias）亦称伯克森偏倚（Berkson’sbias）指在以医院为基础的病例对照研究中，由于所比较各组入院率的不同而导致的偏倚。

14流行病学偏倚及其控制5/9/2024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)100900100010

对照(A)100900100010OR=(100×900)/(100×900)=1X暴露与疾病B无关联15流行病学偏倚及其控制5/9/2024

设:患B病的入院率为10%，A病的入院率为60%，暴露于X者的入院率为50%，这样实际住院人数应为：1.B病有X暴露的100人中，(1)因B病入院率为10％，其住院人数为10人(2)因暴露X入院率为50%，余下的90人中，45人住院合计:住院人数55人

2.B病无X暴露的900人中，因B病入院率为10%，住院人数90人3.A病有X暴露的100人中，

(1)因A病入院率为60％，其住院人数为60人

(2)因暴露X入院率为50%，余下的40人中，20人住院合计:住院人数80人4.A病无X暴露的900人中，因A病入院率为60%，住院人数540人

16流行病学偏倚及其控制5/9/2024表2住院的A、B病患者及其与X暴露的关系X暴露X非暴露合计X暴露率(%)

病例(B)559014537.9

对照(A)8054062012.9

合6（OR=4.13χ2=50.65P<0.01）由此可见，由于研究对象入院率的不同，

B病与因素X之间出现了强的统计学联系。17流行病学偏倚及其控制5/9/2024表318流行病学偏倚及其控制5/9/2024现患病例-新发病例偏倚

（prevalence-incidencebias）

也称奈曼偏倚（Neymanbias）。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。

19流行病学偏倚及其控制5/9/2024

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百分位队列研究（到第6次检查）病例对照研究（到第6次检查）冠心病非冠心病合计冠心病非冠心病合计＞7585462547383472≤7511615111627113117230合计20119732174151151302OR=2.4，P<0.01OR=1.16,P>0.05胆固醇水平第1次基线测量值第6次检查时的测量值20流行病学偏倚及其控制5/9/2024检出症候偏倚（detectionsignalbias）

存在某因素

出现

该病相关症状

或体征及早

就医

该人群

该病检出率高于

一般人群得出该因素与该疾病相关联某病早期

尚无症状子宫内膜癌

病例

人群中正常对照绝经期服用雌激素与子宫内膜癌的病例对照研究服用雌激素与

子宫内膜癌高度关联选自妇科子宫出血病人

选自妇科

子宫出血病人服用雌激素与子宫内膜癌关联强度明显减小病例

对照检出

症候

偏倚21流行病学偏倚及其控制5/9/2024无应答偏倚（non-responsebias）无应答者是指调查对象中那些不回答调查研究工作所提出的问题的人。在特定研究样本中，无应答者的患病状况或者对某些研究因素的暴露上与应答者有区别，如无应答者超过一定的比例，将使研究结果产生偏倚,称为无应答偏倚。

22流行病学偏倚及其控制5/9/2024易感性偏倚（susceptibilitybias）研究对象由于主、客观原因而暴露于某可疑致病因素的概率不同，使得各比较组对所研究疾病的易感性有差异，从而夸大或缩小暴露因素与疾病间的关联强度。这种现象称为易感性偏倚。例如，在以职业人群为对象，对职业暴露相关疾病研究中的健康工人效应（healthyworkereffect

）。23流行病学偏倚及其控制5/9/2024

这并不能表明，木尘暴露可降低呼吸系统疾病的危险性。相反，这可能反映出健康工人效应。

因为非暴露组人群中包括未从事家具制造业的人员或由于工种（劳动强度较大）的要求被排除在外的人员（身体条件较差或危险人群），因此所比较结果很可能是一种负偏倚。举例一项历史性队列研究，评价接触木尘对呼吸系统疾病死亡率的影响。家具制造厂的工人

暴露组

全人群非暴露组（年龄、性别、种族等可比）呼吸系统疾病死亡率24流行病学偏倚及其控制5/9/2024

选择偏倚的控制掌握发生环节严格选择标准研究对象的合作采用多种对照25流行病学偏倚及其控制5/9/2024

第一节概述第二节选择偏倚

第三节信息偏倚第四节混杂偏倚26流行病学偏倚及其控制5/9/2024第三节信息偏倚

定义种类控制27流行病学偏倚及其控制5/9/2024

定义信息偏倚（informationbias)又称观察偏倚

（observationalbias）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。错误分类

（misclassification）无差异错误分类（non-differentialmisclassification）有差异错误分类（differentialmisclassification）28流行病学偏倚及其控制5/9/2024

种类

回忆偏倚（recallbias）指研究对象在回忆以往研究因素的暴露情况等信息时，由于准确性或完整性上的差异而导致的系统误差。29流行病学偏倚及其控制5/9/2024

关节炎病例（%）对照（%）ORA

双亲均无3(15.8)111(55.2)1.0

双亲之一有10(52.6)74(36.8)5.0

双亲均有6(31.6)16(8.0)13.9

合计19201B

双亲均无11(27.5)20(50.0)1.0

双亲之一有23(57.5)17(42.5)2.5

双亲均有6(15.0)3(7.5)3.6

合计4040（SchullandCobb，1969）表5类风湿关节炎家族史调查、分析结果A：以无该病的一般人群为对照B：以无该病的同胞为对照30流行病学偏倚及其控制5/9/2024报告偏倚（reportingbias）

在收集研究信息时，由于某些原因，研究对象有意夸大或缩小某些信息而导致的系统误差。暴露怀疑偏倚（exposuresuspicionbias）

研究者事先了解研究对象的患病情况或某结局，可能会对其采取与对照组不可比的方法，探寻认为与某病或某结局有关的因素，由此而导致的系统误差。

（了解病例与对照相关因素暴露情况，方法不同）31流行病学偏倚及其控制5/9/2024诊断怀疑偏倚（diagnosticsuspicionbias）研究者事前已知研究对象的暴露史，在主观上怀疑他们已患某病，在进行诊断或分析时，有意无意地倾向于自己的判断，由此而导致的系统误差。

内用卫生棉条—中毒性休克综合征医生获得上述两者之间的关系后，会有意或无意地将：有相关症状—经期内卫生棉条使用史+的妇女，大多经期内卫生棉条使用史-的妇女，较少诊断：中毒性休克综合征因而夸大了内用卫生棉条与中毒性休克综合征间的关系。32流行病学偏倚及其控制5/9/2024测量偏倚（detectionbias）

研究者对研究所需数据进行测量时所产生的系统误差。

例如，实验仪器、设备测量不准确，试剂不符合要求，测量方法的标准或程序不统一，检测人员的操作不规范，调查表设计不合理，记录不完整，调查人员的调查方式不正确等。33流行病学偏倚及其控制5/9/2024信息偏倚的控制严格信息标准

调查表设计，项目检测方法等盲法收集信息对于不同比较组采用客观指标现场测量，实验室分析，

查阅健康档案调查技术的应用敏感问题调查法统计学处理根据信息重测校正34流行病学偏倚及其控制5/9/2024

第一节概述第二节选择偏倚第三节信息偏倚

第四节混杂偏倚35流行病学偏倚及其控制5/9/2024第四节混杂偏倚定义测量控制36流行病学偏倚及其控制5/9/2024

定义混杂偏倚（confoundingbias）

或称混杂（confounding）

在研究某一因素与疾病之间的关系时,由于一个或多个潜在的混杂因素的影响，掩盖或夸大了所研究因素与疾病（事件）的联系。这些影响称为混杂偏倚。混杂偏倚常发生于队列研究、病例对照研究。

37流行病学偏倚及其控制5/9/2024混杂因素及其特点混杂因素（confoundingfactor）亦称混杂因子、混杂变量、

外来因素（extraneousfactor）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。38流行病学偏倚及其控制5/9/2024

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。肺癌年龄

吸烟比较组的年龄分布不均衡时，年龄成为混杂因素39流行病学偏倚及其控制5/9/2024

测量以效应估计值RR为例：若cRR=aRR(f)

f无混杂作用,cRR不存在f的混杂偏倚。若cRR≠aRR(f)

f有混杂作用,cRR存在f的混杂偏倚。

-若cRR>aRR(f)为正混杂（positiveconfounding）

-若cRR<aRR(f)为负混杂（negativeconfounding）40流行病学偏倚及其控制5/9/2024混杂偏倚的程度与方向

混杂偏倚=(cRR-aRR(f))/aRR(f)

若得值=0，为无混杂。当得值≠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。41流行病学偏倚及其控制5/9/2024表8男性体力劳动强度与冠心病死亡关系的队列研究年龄组体力观察人年数死亡人数死亡率（1/1万人年）

（岁）劳动强度Ni

ai

ai/Ni

35~44轻、中度590035.1

重度830044.8

45~54轻、中度176006235.2

重度110002018.255~64轻、中度2370018377.2

重度74003445.9

65~74轻、中6

重度1000880.0

合计轻、中度6500053281.8

重度277006623.8（PaffenbargerandHale，1975）测量举例（重度体力劳动强度为对照组）42流行病学偏倚及其控制5/9/2024与重度体力劳动组相比，轻、中度体力劳动组与冠心病死亡的cRR为：

(81.8/1万人年)/(23.8/1万人年)=