单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,引言,第,7,版,流行病学配套光盘,人 民 卫 生 出 版 社,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,引言,第,7,版,流行病学电子版,人 民 卫 生 出 版 社,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,偏倚及其控制,Biases and Their Control,第八章,偏倚及其控制Biases and Their Control,1,流行病学研究结果的偏差,随机误差和系统误差,精确性与真实性,偏倚及其种类,引言,流行病学研究结果的偏差引言,第一节 选择偏倚,第二节 信息偏倚,第三节 混杂偏倚,目录,第一节 选择偏倚目录,第一节 选择偏倚,选择偏倚是指被选入到研究中的研究对象，与没有被选入者特征上的差异所导致的系统误差。,此种偏倚在确定研究样本、选择比较组时容易产生，也可产生于资料收集过程中的失访或无应答等。,第一节 选择偏倚选择偏倚是指被选入到研究中的研究对象，与没有,选择偏倚的种类,选择偏倚的测量,选择偏倚的控制,第一节 选择偏倚,选择偏倚的种类第一节 选择偏倚,选择偏倚的种类,入院率偏倚（,admission rate bias,）,亦称伯克森偏倚（,Berksons bias,）。,当以医院病人作为研究对象进行研究时，由于不同患者入院率的不同所导致的系统误差。,选择偏倚的种类入院率偏倚（admission rate b,Example,：,人群：医院,:,A=1000,因,A,入院率,=60%,B=1000,因,B,入院率,=10%,X,均,=10%,因,X,入院率,=50%,A,病为对照,X,与疾病,B,无关,Example：,表,8-1,住院的,A,、,B,病患者及其与,X,暴露的关系,疾病,X,暴露,X,非暴露 合计,X,暴露率,(%),A 80 540 620 12.9,B 55 90 145 37.9,合计,135 630 765 17.6,（,OR,=4.13,2,=50.65,P,0,，即,1,，则存在选择偏倚，为正偏倚；,若得值,0,，即,0,，由医院住院病人为对象进行研究所得,OR,值被错误地高估，比人群,OR,值高,3.13,倍。,人群中OR（ORT）=1，,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,选择偏倚的控制,第二节 信息偏倚,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。,错误分类,（,misclassification,）,无差异错误分类,（,non-differential misclassification,）,有差异错误分类,（,differential misclassification,）,第二节 信息偏倚观察偏倚（observational bia,信息偏倚的种类,回忆偏倚（,recall bias,）,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。,信息偏倚的种类指研究对象在回忆以往研究因素的暴露情况等信息时,关节炎 病例（,%,）对照（,%,）,OR,A,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,19 201,B,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,40 40,（,Schull and Cobb,，,1969,）,表,8-2,类风湿关节炎家族史调查、分析结果,关节炎 病例（%）,报告偏倚（,reporting bias,）,在研究信息收集时，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（,exposure suspicion bias,）,研究者,若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称为暴露怀疑偏倚。,报告偏倚（reporting bias）,诊断怀疑偏倚（,diagnostic suspicion bias,）,研究者若事先了解研究对象研究因素的暴露情况，在主观上倾向于应该或不应该出现某种结局，在作诊断或分析时，有意无意地倾向于自己的判断，由此而导致的系统误差称为诊断怀疑偏倚。,诊断怀疑偏倚（diagnostic suspicion bi,测量偏倚（,detection bias,）,研究者对研究所需数据进行测量时所产生的系统误差。,测量偏倚（detection bias）,信息偏倚的测量,重测一致性,测量与评价信息偏倚的常用方法是对调查 获得的信息予以重复调查（测量），根据调查与重复调查数据计算,Kappa,(,),值，来评价重测的,一致性（,consistency,）,，以作为研究结果内部真实性评价的依据。,信息偏倚的测量,表,8-3,是否曾患雀斑信息的两次调查结果,第二次调查,是 否 合计,例数,(%),例数,(%),例数,(%),第一次调查 是,255 25 280(0.43),否,28 338 366(0.57),合计,283(0.44)363(0.56)646(1.00),（,Westerdahl et al,，,2019,）,表8-3 是否曾患雀斑信息的两次调查结果,值计算如下：,观察一致率,机遇一致率,值判断一致性强度的标准,，,一般认为：,0.8,，很好；,0.60.8,，较好；,0.40.6,，中度；,0,，则存在信息偏倚，此时,OR,O,OR,T,，为正偏倚；,若得值,0,，则存在信息偏倚，此时,OR,O,aRR,(f),；为正混杂（,positive confounding,）,若,cRR0.05,），,以,Mantel-Haenszel,分层分析方法计算所得调整年龄后的,RR,即,aRR,为,:,与重度体力劳动相比，轻、中度体力劳动与冠心病死亡的 cRR为,混杂偏倚,=(3.44-1.78)/1.78=0.933,得值,0,，且为正值。,说明年龄对轻、中度体力劳动强度与冠心病死亡关系的估计，起正混杂作用，使,RR,值高估了,93.3%,。,混杂偏倚=(3.44-1.78)/1.78=0.933,混杂偏倚的控制,限制（,restriction,）,随机化（,randomization,）,匹配（,matching,）,统计学处理,混杂偏倚的控制,