偏倚及其控制

偏倚及其控制ControlofBias

研究的解說涉及到研究的真實性的問題。研究的真實性直接關(guān)系到是否獲得正確的結(jié)論，而真實性需要通過變異性估計來確定。引言研究的真實性

概述

內(nèi)部真實性

外部真實性

真實性(效度)

定義指研究收集的數(shù)據(jù)、分析結(jié)果和所得結(jié)論與客觀實際的符合程度。

研究誤差真實性的反面變異可以是真實的（如生物學(xué)個體變異），而反映研究誤差的變異肯定是不真實的。

一、概述

系統(tǒng)誤差稱為偏倚來自于對象選取、測量和統(tǒng)計分析等的方法學(xué)缺陷，有固定方向和固定大小的誤差

。

隨機(jī)誤差用統(tǒng)計學(xué)方法來估計，增大樣本含量可減少，沒有固定方向和固定大小，一般呈正態(tài)分布。研究誤差的兩種常見類型6ABDC隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差示意圖

因素結(jié)局

（危險/保護(hù)/干預(yù)）（疾病/健康/療效）

研究因素結(jié)局外部因素流行病學(xué)研究中隨機(jī)誤差隨機(jī)誤差是流行病學(xué)研究中的精確性(Precision)問題。由于隨機(jī)誤差不可避免，精確性具有相對性，隨機(jī)誤差可用統(tǒng)計學(xué)方法評價。隨機(jī)誤差的大?。ㄑ芯康木_性）與樣本大小有關(guān)，與抽樣方法及觀察值的變異(變量的變異度)有關(guān)。提高精確性的方法增加研究樣本量

樣本量可用統(tǒng)計學(xué)中有關(guān)樣本大小的公式計算。樣本量的大小與研究設(shè)計、研究總體、把握度等因素關(guān)。提高信息獲取的效率

樣本大小相同的兩項研究，正確的設(shè)計者將獲得更加精確的估計，更具有統(tǒng)計效率。偏倚的概念定義：指在研究或推論過程中所獲得的結(jié)果系統(tǒng)的偏離真實值。偏倚的方向：OR:真值OR’：測量值正偏倚與負(fù)偏倚、趨于無效假設(shè)遠(yuǎn)離無效假設(shè)顛倒偏倚的方向正偏倚與負(fù)偏倚

OR’>OR：正偏倚

OR’<OR：負(fù)偏倚偏倚的方向趨于無效假設(shè)(towardthenull)OR’=1.3OR=5.0OR’=0.9OR=0.3遠(yuǎn)離無效假設(shè)(awayfromthenull)OR’=8.0OR=2.0OR’=0.5OR=0.8顛倒(switchoverbias)OR’=0.5OR=2.0OR’=2.0OR=0.8偏倚的大小偏倚的大小通常以相對數(shù)表示:

測量值－真實值Bias＝---------------------×100％真實值偏倚的大小RR’=1.2RR=2.001.2－2Bias＝------------×100％＝-40％

2大小：40％方向：為負(fù)Bias,趨于無效假設(shè)。研究的偏倚

選擇偏倚

信息偏倚

混雜偏倚

混雜偏倚的分層分析

1946年，Berkson做最著名的偏倚研究并給予證實，又稱為Berkson偏倚。

1976年，Miettinen詳細(xì)討論了偏倚的定義，并給出分類框架,分三類選擇偏倚信息偏倚混雜偏倚一、選擇偏倚（selectionbias）

定義研究對象的選取過程中，由于選取方式不當(dāng)，導(dǎo)致入選對象與未入選對象之間存在系統(tǒng)差異，由此造成的偏倚稱為選擇偏倚。例如研究對象采用志愿者，方便樣本，或者研究對象的無應(yīng)答或失訪等。1.入院率偏倚

admissionratebias，Berksonbias?

1946年由J.Berkson提出。是指利用醫(yī)院就診或住院病人作為研究對象時，由于入院率的不同而導(dǎo)致的偏差。?

不同疾病在不同醫(yī)院的就診率或住院率各異，其原因是多方面的?

醫(yī)院：技術(shù)專長、服務(wù)質(zhì)量?

患者：疾病嚴(yán)重程度、經(jīng)濟(jì)狀況、就診是否方便兩類調(diào)查對象估計藥物與疾病關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的比較可疑藥物臨床疾病比值比（OR）以社區(qū)為基礎(chǔ)以醫(yī)院為基礎(chǔ)

p水楊酸類過敏1.150.180.02水楊酸類疲乏2.090.720.02緩瀉藥運(yùn)動骨骼系疾病1.535.070.06緩瀉藥關(guān)節(jié)炎類風(fēng)濕病1.485.000.01安眠藥循環(huán)系疾病6.383.720.32維生素類過敏1.760.000.01維生素類外傷0.611.920.11心臟病類循環(huán)系疾病30.6519.170.47心臟病類關(guān)節(jié)炎類風(fēng)濕病3.4649.92＜0.012.現(xiàn)患病例-新病例偏倚

(prevalenceincidencebias，Neymanbias)1955年Neyman提出，在進(jìn)行回顧性調(diào)查時，研究者收集的病例通常只包括調(diào)查時的現(xiàn)患病人，無法對那些因患該病而死亡的病例進(jìn)行調(diào)查，由此而得出的某種因素與某種疾病的聯(lián)系會與隊列研究的結(jié)果有很大差異。在病例對照研究或橫斷面研究時，除了很難調(diào)查那些死亡病例外，對那些病程短、已痊愈的病例，輕型、不典型病例、隱伏期的病例也很難進(jìn)行調(diào)查。此外，某些病例在患病后，可能會改變原來的暴露情況。例如Friedman等人在美國弗明漢地區(qū)對心血管系統(tǒng)疾病的研究中發(fā)現(xiàn)男性居民在隊列研究中，具有高膽固醇水平的人，患冠心病的RR值為2.4；而在病例對照研中，病例組與對照組卻無明顯差異（OR=1.16）。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，患冠心病的病人在就診被診斷為該病后，會改變其原來的生活習(xí)慣或嗜好，如戒煙、多食低膽固醇食物、多進(jìn)行體育鍛煉等等，從而使血中膽固醇水平降低，或與正常人相比膽固醇水平增長速度較慢所致。3.檢出癥候偏倚

(detectionsignalbias，)指某因素與某疾病在病因?qū)W上雖無關(guān)聯(lián)，但由于該因素的存在而引起該疾病癥狀或體征的出現(xiàn)，從而使患者及早就醫(yī)，接受多種檢查，使該人群有較高的檢出率，以致得出該因素與該疾病相關(guān)聯(lián)的錯誤結(jié)論。4.檢出癥候偏倚(例)子宮內(nèi)膜癌與服用雌激素：服雌激素導(dǎo)致子宮容易出血頻繁就醫(yī)接受檢查早發(fā)現(xiàn)在同一醫(yī)院不同科室進(jìn)行的進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，在服用雌激素的子宮內(nèi)膜癌病人中，79%為早期病人；而在非服用雌激素的子宮內(nèi)膜癌病人中，早期病人僅占55%。5.易感性偏倚

(susceptibilitybias)?

研究對象是否暴露于某一可疑致病因素，既與各種客觀因素有關(guān)，也與研究對象的主觀因素有關(guān)。這些因素可能直接或間接的影響觀察人群或?qū)φ杖巳簩λ芯考膊〉囊赘行?，?dǎo)致某因素與某疾病間的虛假聯(lián)系。健康工人效應(yīng)（healthyworkereffect）子宮頸反映異常與OC的關(guān)系腎結(jié)石與喝茶習(xí)慣的關(guān)系

比較組間對疾病的易感性存在差異易感性偏倚的典型例子是在對職業(yè)性疾病研究中的健康工人效應(yīng)（healthyworkereffect）。當(dāng)在對某一有毒物質(zhì)對作業(yè)工人的健康危害進(jìn)行研究時，可能會發(fā)現(xiàn)暴露于該有毒物質(zhì)者的死亡率或某些疾病的發(fā)病率反而會比一般人群低。原因可能是接觸此類有毒物質(zhì)者，由于工作性質(zhì)的需要，其本來的健康水平就比一般人群高，或者對毒物的耐受性比一般人群要強(qiáng)，因而對某些疾病的易感性低所致。不認(rèn)識這一點(diǎn)就可能會導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。6.無應(yīng)答偏倚

(non-respondentbias)指研究對象中那些沒有按照研究設(shè)計對被調(diào)查的內(nèi)容予以應(yīng)答。某個特定樣本中的無應(yīng)答者的患病狀況，以及對某一或某些研究因素的暴露情況與應(yīng)答者可能不同，由此而產(chǎn)生的偏倚。選擇偏倚的控制

研究者對在整個研究中可能會出現(xiàn)的各種選擇偏倚應(yīng)有充分的了解、掌握。采取相應(yīng)的措施在相應(yīng)環(huán)節(jié)阻斷此類偏倚產(chǎn)生的可能性，防止或減少其發(fā)生。嚴(yán)格掌握研究對象納入與排除的標(biāo)準(zhǔn)。在研究中采取相應(yīng)措施，以獲得盡可能高的應(yīng)答率，并對無應(yīng)答者進(jìn)行評價。盡量采用多種對照。二、信息偏倚（informationbias）

定義

又稱測量偏倚或觀察偏倚，是來自于測量或資料收集方法的問題，使得獲取的資料存在系統(tǒng)誤差。由于流行病學(xué)的暴露或疾病多為分類測量，所以信息偏倚又可稱為錯誤分類偏倚（misclassificationbias）。信息偏倚同樣影響描述性研究和分析性研究的結(jié)果。信息偏倚的來源測量不可靠(暴露、疾病)診斷標(biāo)準(zhǔn)不明確(疾病)原始記錄不完整常見信息偏倚診斷懷疑偏倚(diagnosticsuspicionbias)暴露懷疑偏倚(exposuresuspicionbias)回憶偏倚(RecallBias)報告偏倚(reportingbias)測量偏倚(detectionbias)等1.診斷懷疑偏倚定義：由于研究者事先了解研究對象對研究因素的暴露情況，懷疑其已患某病或在主觀上傾向于應(yīng)該出現(xiàn)某種陽性結(jié)果，于是在作診斷和分析時，傾向于自己的判斷。例：對診斷亞臨床病例，判斷藥物的毒副反應(yīng)2.暴露懷疑偏倚定義：研究者若事先了解研究對象的患病情況或某種結(jié)局，可能會對其與對照組不可比的方法探詢認(rèn)為與某病或某結(jié)局有關(guān)的因素，如多次認(rèn)真地調(diào)查和詢問病例組某因素的暴露史，而漫不經(jīng)心地調(diào)查和詢問對照組，從而導(dǎo)致錯誤結(jié)論。Nishiyama等（1962）對兒童甲狀腺癌過去放射性物質(zhì)暴露史的調(diào)查，在36例和22例兩組患兒中，以常規(guī)和查閱醫(yī)療記錄方法調(diào)查：28%和0而經(jīng)過深入的調(diào)查和詢問，有暴露史者分別達(dá)47%和50%。3.回憶偏倚定義：是指研究對象在回憶以往發(fā)生的事情或經(jīng)歷時，由于在準(zhǔn)確性和完整性上的差異所致的系統(tǒng)誤差。產(chǎn)生原因：調(diào)查事件發(fā)生頻率低，未給研究對象留下深刻印象而被遺忘調(diào)查事件是很久以前發(fā)生的事情，研究對象記憶不清研究對象對調(diào)查內(nèi)容或事件關(guān)心程度不同，回憶認(rèn)真程度不同4.報告偏倚定義：只由研究對象有意的夸大或縮小某些信息而導(dǎo)致的偏倚，因此亦被稱為說謊偏倚。例：敏感性問題、吸煙史等

涉及勞保、福利等一些問題的調(diào)查如職業(yè)危害對職業(yè)人群進(jìn)行進(jìn)行健康調(diào)查5.測量偏倚定義：指對研究所需指標(biāo)或數(shù)據(jù)進(jìn)行測定或測量時產(chǎn)生的偏差。例：儀器、設(shè)備校正不準(zhǔn)確，試劑不符合要求使用方法的標(biāo)準(zhǔn)或程序不統(tǒng)一操作人員的技術(shù)問題調(diào)查表設(shè)計的科學(xué)性，記錄是否完整，調(diào)查人員對工作的認(rèn)真程度、訪問方式信息偏倚的控制嚴(yán)格的質(zhì)量控制診斷、測量方法要統(tǒng)一盲法的應(yīng)用盡量采用客觀指標(biāo)資料校正方法三、混雜偏倚（confoundingbias）

定義

是指暴露因素與疾病發(fā)生的相關(guān)(關(guān)聯(lián))程度受到其他因素的歪曲或干擾。混雜的本來含義是“混合摻雜”(mixingtogether)，這里是指暴露因素對疾病的獨(dú)立效應(yīng)與混雜因素的效應(yīng)混在一起，造成對暴露因素效應(yīng)的估計偏倚。

判定原則比較混雜因素調(diào)控前后的暴露因素效應(yīng)估計值，如果存在有意義的差異，就產(chǎn)生了混雜偏倚。

調(diào)控的統(tǒng)計方法設(shè)計階段：標(biāo)準(zhǔn)化率、分層和多變量分析設(shè)計階段：配比、隨機(jī)化分配或限制進(jìn)入四、混雜偏倚的分層分析

M-H(Mantel-Haenszel)分層分析方法的步驟對可能的混雜因素進(jìn)行分層判定層間RR或OR是否相等或相近得到控制混雜后的調(diào)整RR或OR

再將調(diào)整RR或OR與分層前的粗RR或粗OR（cRR或cOR）進(jìn)行比較喝咖啡與心肌梗塞MI關(guān)系的研究2000年，兒科邀請一位美國醫(yī)學(xué)及生物統(tǒng)計學(xué)教授來院講學(xué)的例子。有人觀察發(fā)現(xiàn)喝咖啡的人，很多人患MI，這種現(xiàn)象是表象還是內(nèi)在因果關(guān)系的？

研究者調(diào)查60歲以上老年人MI及非MI病人各150例，得到如下數(shù)據(jù)。表1.1MINoMI%Coffee906060Nocoffee609040

相對危險度：OR=90*90/(60*60)=2.25Pearsonchi2(1)=12.0，Pr=0.001。

說明喝咖啡人MI發(fā)生的危險性是不喝的2.25倍。

兩組MI發(fā)生率差異有顯著意義。結(jié)論：喝咖啡與心肌梗塞MI有關(guān)！對否？

研究者懷慮結(jié)論，考慮到其中可能混雜其它因素，如吸煙對喝咖啡與心肌梗塞MI間關(guān)系的影響，進(jìn)一步分層分析得到。表1.2

SmokerNosmokerMINoMI%MINoMI%Coffee804067102033Noffee201067408033

相對危險度OR=1，OR=1Pr=1.00，Pr=1.00

隊列研究

(1)累計發(fā)病率資料