偏倚是在研究中（從設計到執(zhí)行的各環(huán)節(jié))的系統(tǒng)誤差及解釋結果的片面性而造成的，使研究結果與其真值出現(xiàn)了某些差值。因為它是由系統(tǒng)誤差所造成，加大樣本并不能使之減少。一旦造成事實，則無法消除其影響。因此，必須認識偏倚，從設計起直到整個研究過程均要加以控制。病因研究中的偏倚有10種以上，它們可以歸納為選擇性偏倚、信息（測量、觀察)性偏倚及混雜（混淆)性偏倚。
�。ㄒ�)選擇性偏倚（selection bias)
在選擇研究對象時，試驗組和對照組的設立（納入標準)不正確，使得這兩組人在開始時即存在處理因素以外的重大差異，從而產(chǎn)生偏倚。常見的主要有：
1.就診機會偏倚（入院率偏倚，admission rate bias)由于疾病嚴重程度不同、就醫(yī)條件不同、人群對某一疾病的了解和認識程度不同等原因而使患不同種類疾病的人（或有某種特性者)的住院率不同。從醫(yī)院選取對照時，如果沒有注意到此點，則可引起偏倚。此種偏倚首先由Berkson發(fā)現(xiàn)并記述，因此，將此種偏倚又稱為Berkson偏倚或Berkson謬誤（fallacy)。
2.現(xiàn)患病例及新發(fā)病例偏倚（prevalence-incidence bias，又叫Neyman bias)此種偏倚易出現(xiàn)在病程較短的嚴重致死性疾病，如心肌梗死，部分病例在送到醫(yī)院前已死亡，如果只以存活的現(xiàn)患病例為對象，研究某因素的作用，必然產(chǎn)生偏倚。這些死亡病例通常未計入心肌梗死總發(fā)病人數(shù)中，以至于所報道的患病數(shù)少于實際的發(fā)病數(shù)。又如，在病例對照研究中有意或無意排除（或加入)某些病例，也可出現(xiàn)偏倚，如研究吸煙與肺癌的關系時，對照組包括了慢性支氣管炎和冠心病，由于此二病均與吸煙有關，所以吸煙與肺癌的OR減低，甚至于看不出吸煙作為肺癌的病因作用�；疾『蟾淖兩盍晳T也可以使用病例對照方法探討病因出現(xiàn)偏倚，如患肺癌后戒煙，患高血壓后將飲食口味調淡、不吃動物脂肪（肥肉)、適當增加體力活動等等，都可在病例對照研究中使這些因素的病因作用被抵消。又如，乳腺癌與利血平關系的病例對照研究，在對照組中排除了心血管病人（其中有相當多的高血壓病人，他們服用利血平)，所以得出利血平是乳腺癌的危險因素的結論。另一個研究將全部病例均納入，則未發(fā)現(xiàn)此相關。醫(yī)學全在線www.med126.com
3.檢出信號偏倚（detection signal bias，unmasking bias)某因素如能引起或促進某癥候（與所研究疾病的體征或癥狀類似)的出現(xiàn)，使患者因此而去就醫(yī)，這就提高了該病的檢出機會，使人誤以為某因素與該病有因果聯(lián)系。這種虛假聯(lián)系造成的偏倚稱為檢出信號（或檢出癥候)偏倚。如，曾有研究發(fā)現(xiàn)子宮內膜癌與絕經(jīng)期服用雌激素有關。這個研究結果是因為絕經(jīng)期婦女服用雌激素會引起不規(guī)則子宮出血，因此而就醫(yī)，得到檢查子宮內膜的機會較多，從而增加了發(fā)現(xiàn)子宮內膜癌的機會。不服用雌激素的子宮內膜癌常無明顯癥狀，發(fā)現(xiàn)機會較少。以刮宮或子宮切除作為診斷子宮內膜癌的診斷時，絕經(jīng)期服用雌激素的OR為1.7，而以子宮出血就診者的OR為9.8，二者相差懸殊。顯然，以子宮出血就診增高了OR。此類偏倚即檢出信號偏倚。
4.無應答偏倚（non-response bias)即研究對象對研究內容產(chǎn)生不同的反應而造成的偏倚。如用通信方式調查吸煙情況，不吸煙者與吸煙者的應答率可以相差懸殊。無應答者的暴露或患病狀況與應答者可能不同。如果無應答者比例較高，則使以有應答者為對象的研究結果可能存在嚴重偏倚。所以在研究報告中必須如實說明應答率，并評價其對結果可能造成的影響。與一部分人無應答相反的情況是有一部分人特別樂意或自愿接受調查或測試。這些人往往是比較關心自身健康或自覺有某種疾病，而想得到檢查機會的人。他們的特征或經(jīng)歷不能代表目標人群。由此造成的偏倚稱為志愿者偏倚（volunteer bias)。
總之，無論什么原因使觀察組與對照組成員不是來自同一總體，即可造成除研究因素以外的有關因素在兩組分布不均衡，從而造成選擇偏倚。
