第十八章误差与偏倚

第十八章

流行病学研究中的误差与偏倚一、误差和偏倚的基本概念误差（error）真实值与研究结果值之差类型:随机误差：流行病学研究的精确性问题系统误差：流行病学研究的真实性问题随机误差（randomerror）主要来源于研究对象的选择过程，即抽样。不可避免，可用统计学方法评价。随机误差的大小（研究的精确性）与样本大小、抽样方法及观察值的变异（变量的变异度）有关。随机误差对同一观察组内测量值的影响成为组内变异，用标准差衡量。判断两组观察值之间的差异是否由于随机误差引起，需要通过统计学检验。P值代表随机误差发生的概率。系统误差（systematicerror）研究结果或推论偏离真实值，或导致这种偏离的过程。流行病学中系统误差–偏倚（bias）：由研究设计（方法的本身特点、设计的缺陷等）、实施与分析中导致错误及估计暴露对疾病风险的效应的任何系统误差。随机误差系统误差举例：用血压计和动脉内套管测量某人血压的系统误差和随机误差可用以下图示。随机误差80100舒张压（mmHg）系统误差发生频次血压计法测量舒张压值的分布血压计法测量均值动脉内套管测量均值二、偏倚偏倚的概念流行病学研究中的各种系统误差被称为偏倚。概念：偏倚只指在研究或推论过程中所获得的结果系统的偏离真实值.特点:具有方向性：正和负偏倚可以测量其大小和方向不能用统计学方法处理能够预先考虑到而加于预防和控制常见偏倚及其分类选择偏倚（selectionbias）信息偏倚（informationbias）混杂偏倚（confoundingbias）（一）选择偏倚研究对象的选取过程中，由于选取方式不当，导致入选对象与未入选对象之间存在系统差异，由此造成的偏倚称为选择偏倚。常见选择偏倚入院率偏倚检出症候偏倚现患病例-新病例偏倚无应答偏倚入院率偏倚（admissionratebias）：又称伯克森偏倚（Berksonbias），是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同而导致的偏差。检出症候偏倚（detectionsignalbias，detectionbias，unmaskingbias）：某因素如能引起或促进某症候（与所研究疾病的体征或症状类似）的出现，部分所研究的病例因为某种与所研究疾病无关的症状或体征而就医，接受多种检查，使该人群有较高的检出率，以致得出该因素与该疾病相关联的错误结论。检出症候偏倚实例子宫内膜癌与服用雌激素：

1975年Ziel等进行病例对照研究发现这两者之间有密切的关系，其后又有许多学者报道了类似的研究结果。对此类结果，后来有学者发现：服雌激素导致子宫容易出血频繁就医接受检查早发现（从而提高了检出率,用这样的病人作研究病例时，由于服用雌激素起了提醒作用,造成了上面的错误结论）。现患病例-新病例偏倚（prevalenceincidencebias，Neymanbias）：指因现患病例与新病例的构成不同，新发病例可以包括某种疾病的各种类型的病例，包括病情较轻可能很快就痊愈者以及病情较重可能很快就死亡者，而现患病例仅包括新、旧病例，把已痊愈的轻型病例和由于病重已死亡者排除在外。由于存活病例与死亡病例、轻型病例和重型病例在一些特征上存在差异，因此只研究现患病例将导致的偏倚。现患病例-新病例偏倚实例在研究冠心病与高胆固醇血症的相关关系的病例对照研究中,其OR为1.6,而在同一目标人群中同样内容的队列研究,其相对危险度达到2.18.试分析其原因其重要原因是病例对照研究时,由于冠心病的死亡病例不可能进入病例组,而已确定为冠心病者是存活的病例,可能回改变原来的暴露状况,如更注意饮食控制,会使血胆固醇水平逐步下降,甚至他们本身的胆固醇水平就比死亡病例低,因此会造成比值比趋向1的现象。无应答偏倚（non-respondentbias）：研究对象因各种原因对研究的内容不予回答而产生的偏倚，称为无应答偏倚（non-respondentbias）选择偏倚的控制充分了解项目实施过程中可能的选择偏倚研究为避免存活因素影响降低由于拒绝引起的选择偏倚提高应答率（二）信息偏倚又称测量偏倚、观察偏倚或错误分类偏倚（misclassificationbias），是来自于测量或资料收集方法的问题，使得获取的资料存在系统误差。来源：测量方法有问题、诊断标准不明确，资料收集不完整等。常见信息偏倚诊断怀疑偏倚（diagnosticsuspicionbias）暴露怀疑偏倚（exposuresuspicionbias）回忆偏倚（RecallBias）报告偏倚（reportingbias）测量偏倚（detectionbias）错误分类偏倚（misclassificationbias）诊断怀疑偏倚：主要发生在随访性质的研究，如队列研究、实验研究等。研究者事先已经知道了研究对象对研究因素的暴露情况，因而会在研究过程中对暴露组会更加仔细的寻找某种结果，但对于对照组的研究对象则不会这样，从而产生偏倚。暴露怀疑偏倚：发生于研究者事先知道研究对象患有某种疾病，而在资料收集过程中会对患病者比对未患病者更仔细收集暴露因素，而产生偏倚。回忆偏倚：研究对象在回忆以往发生的事情或经历时,由于在准确性和完整性上的不同而产生的系统误差.报告偏倚（说谎偏倚）：由于研究对象有意夸大或缩小某些信息而导致的系统误差.此类偏倚常见于对一些敏感问题的调查（例如对性问题的调查,在校学生的吸烟史,个人和家庭收入等）。测量偏倚:

对研究所需指标或数据进行测量时所产生的系统误差。所用仪器,设备校正不准,试剂不符合要求,使用方法的标准或程序不统一,分析,测试条件不一致,以及操作人员的技术问题等等,都可导致测量结果的不正确。明确资料收集方法和严格质量控制尽可能采用盲法采用客观指标（如生物学标记物）或记录采用调查技巧避免回忆偏倚资料校正信息偏倚控制（三）混杂偏倚流行病学研究中，由于一个或多个外来因素的存在，掩盖或夸大了研究因素与疾病的联系，从而部分或全部地歪曲了两者间的真实联系，称之为混杂偏倚（confoundingbias）或混杂（confounding）。引起混杂的因素称为混杂因子（confoundingfactor）。混杂偏倚的判定原则：比较混杂因素调控前后的暴露因素效应估计值，如果存在有意义的差异，就产生了混杂偏倚。调控的统计方法：资料分析阶段：标准化率、分层和多变量分析设计阶段：配比、随机化分配或限制进入食管癌对照合计吸烟309208517不吸烟126243369合计435451886饮酒不饮酒吸烟不吸烟合计吸烟不吸烟合计病例组265633284463107对照组15110725857136193合计416170586101199300OR2.981.67吸烟与食管癌的病例对照研究OR=2.87（2.18，3.78）按饮酒与否分层分析吸烟与食管癌的关系饮酒者中吸烟的OR(2.98)稍高于不分层OR(2.87)，不饮酒者中吸烟的OR(1.67)却低得很多。表明饮酒是混杂因素，饮酒似可加强吸烟的作用混杂因素的基本特点：为疾病结局的危险或保护因素。与研究的暴露因素有关。不是研究因素与疾病结局的