流行病学-08章偏倚及其控制

第八章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第一节选择偏倚第二节信息偏倚第三节混杂偏倚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。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入院率偏倚（admission

rate

bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s

bias）。当以医院

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。Example：人群：A=1000B=1000X均=10%A病为对照X与疾病B无关医院:因A入院率=60%因B入院率=10%因X入院率=50%表8-1

住院的A、B病患者及其与X

的关系疾病

X

X非 合计

X

率(%)AB80555409062014512.937.9合计.6χ2=50.65

P<0.01）（OR=4.13现患病例-新发病例偏倚（prevalence-incidence

bias）也称奈曼偏倚（Neyman

bias）。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系统误差。检出症候偏倚（detection

signal

bias）某因素与研究疾病在病因学上无关，但由于该因素的存在导致了所研究疾病相关症状或体征的出现，使其及早就医，以致该人群比一般人群该病的检出率高，从而得出该因素与该疾病相关联的错误结论。由此所致的系统误差称为检出症候偏倚。无应答偏倚（non-response

bias）在流行病学研究中，无应答者是指由于种种原因那些没有对信息予以应答的研究对象。在特定研究样本中，无应答者的患病状况以及对某些研究因素的情况与应答者可能会不尽相同，从而导致系统误差。易感性偏倚（susceptibility

bias）研究对象

于某可疑致病因素与否，与许多主、客观原因有关，其有可能直接或间接地影响研究对象对所研究疾病的易感程度，从而导致某因素与某疾病间的虚假联系。健康工人效应（healthy

worker

effect

）选择偏倚的测量测量方法总体非选择概率非病

例病

例非病例α=A0/Aβ=B0/Bγ=C0/Cδ=D0/DA样B本A0B0C0D0CD非病例总人群比值比样本比值比B

C

A

DORTb

c

a

dORO以α、β、γ、δ分别代表A、B、C、D的样本选择概率，（α=a/A，β=b/B，γ=c/C，δ=d/D）

O

TOR

OR

选择偏倚=或ORTORO

ORT

1

若得值=0，即

=1，则不存在选择偏倚；

若得值>0，即

>1，则存在选择偏倚，为正偏倚；

若得值<0，即

<1，则存在选择偏倚，为负偏倚。

测量举例前面资料。在总人群中，A病、B病患者各1000人，于因素X者各100人，非 者各900人；由于住院率的不同，实际住院人数如表8-1。若以住院病人作为研究对象，则：于因素X的选择概率

α=55/100=0.55于因素X的选择概率

β=90/900=0.10患B病且

患B病但未患A病且

患A病但未于因素X的选择概率

γ=80/100=0.80于因素X的选择概率δ=540/900=0.60人群中OR（ORT）

=1，住院

OR（ORO）=4.13选择偏倚=(4.13-1)/1=

0.55

0.60

-1=3.13得OR0.10

0.80得值>0，由医院住院 为对象进行值被错误地高估，比人群OR值高3.13倍。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第二节信息偏倚观察偏倚（observational

bias），指在研究实施过，获取 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）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。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（Schull

and

Cobb，1969）表8-2 类风湿关节炎史 、分析结果报告偏倚（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。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怀疑偏倚。

怀疑偏倚（diagnostic

suspicionbias）研究者若事先了解研究对象研究因素的情况，在上倾向于应该或不应该出现某种结局，在作或分析时，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怀疑偏倚。测量偏倚（detection

bias）研究者对

需数据进生的系统误差。量时所产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获得的信息予以重复

（测量），根据与重复

数据计算Kappa

(κ)值，来评价重测的一致性（consistency），以作为研究结果

真实性评价的依据。表8-3

是否曾患雀斑信息的两次

结果第二次是

否合计例数(%)

例数

(%)25 280

(0.43)338 366

(0.57)例数(%)是

255否

28283

(0.44)第一次合计363

(0.56) 646

(1.00)（Westerdahl etal，

1996）机遇一致率

0.433

0.438

0.567

0.562

0.508κκ值判断一致性强度的标准，一般认为：>0.8，很好；0.6~0.8，较好；0.4~0.6，中度；<0.4，较差。646κ值计算如下：观察一致率

255

338

0.918

观察一致率

机遇一致率

0.918

0.508

0.8331

机遇一致率

1

0.508偏倚程度与方向信息偏倚若得值=0，则不存在信息偏倚；若得值>0，则存在信息偏倚，此时ORO>ORT，为正偏倚；若得值<0，则存在信息偏倚，此时ORO<ORT，为负偏倚。ORT

ORO

ORT表8-4测量方式所得暴病例组与对照组两种露信息比较用药登记病例组+

-

合计对照组+

-

合计2

14自我陈述+

18

2

20-

6

164

170122合计（Boudreau

et

al，

2004）病例组：灵敏度=18/24=0.75;特异度=164/166=0.99对照组：灵敏度=12/14=0.86;特异度=149/151=0.99OR0=20×151/(170×14)=1.27ORT=24×151/(166×14)=1.56信息偏倚=(1.27-1.56)/1.56=-0.19得值≠0，存在有差异错误分类信息偏倚。资料计算的OR值低估与

之间的关系，根据自我陈述了他汀类药物程度为19%。信息偏倚的控制严格信息标准盲法收集信息采用客观指标技术的应用统计学处理统计学处理根据信息重测κ值校正校正公式如下：ORT=(κ+ORO-1)/κ根据前面资料已经获得κ值为0.833，计算所得OR（ORo）为1.51（Elwood,2007）;则，ORT=(0.833+1.51-1)/0.833=1.61根据信息获取灵敏度、特异度校正表8-5

数据与根据不同

测量灵敏度、特异度校正的OR值病例组

对照组

OR数据2.67非合计200300500100400500B.校正数据（有差异错误分类）2091322.00非291368合计500500灵敏度0.860.70特异度0.930.98（Elwood

JM，2007）校正方法如下：研究对象实际

例数=[

观测值-(1-特异度)×合计数]/(灵敏度+特异度-1)研究对象实际非

例数=合计数–实际 例数例数=500-209=291例数=[100-(1-0.98)

×500]/(0.70+0.98-病例组:实际 例数=[200-(1-0.93)×500]

/(0.86+0.93-1)=209实际非对照组:实际1)=132实际非例数=500-132=368则校正后的OR=209×368/(132×291)=2.00第三节

混杂偏倚混杂偏倚或称混杂（confounding）指在流行病学研究中,由于一个或多个潜在的混杂因素（confounding

factor）的影响，掩盖或夸大了研究因素与研究疾

病（事件）之间的联系，从而使两者之

间的真正联系被错误地估计的系统误差。混杂因素及其特点亦称外来因素（extraneousfactor）、混杂因子或混杂变量。定义：与研究因素和研究疾病均有关,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。；特点：是所研究疾病的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。混杂偏倚的测量以效应估计值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）混杂偏倚的程度与方向可用下式测量: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。表8-6

体力劳动强度与冠心病关系的队列研究组（岁）

体力劳动强度

观察人年数Ni人数ai率（/10000人年）ai

/

Ni35~44轻、中度590035.1重度830044.845~54轻、中度176006235.2重度110002018.255~64轻、中度2370018377.2重度74003445.965~74轻、中度.6重度1000880.0合计轻、中度6500053281.8重度277006623.8（Paffenbarger

a