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1，队列研究的常见偏倚

1.选择性偏倚。2.失访性偏倚 3.混杂偏倚4.信息偏倚
失访偏倚

队列研究的常见偏倚

2，混杂偏倚是如何产生的如何用多元统计分析

没看懂什么意思？
混杂偏倚来自于混杂因素多元统计的方法有无数种，主要用于同时控制多个因素的干扰

混杂偏倚是如何产生的如何用多元统计分析

3，2012复旦大学卫生综合简答题混杂偏倚的定义及特点

定义：混杂因素也称外来因素（extraneous factor）、混杂因子或混杂变量，是指与研究因素和研究因素均有关，若在比较的人群组中分布不均衡，可以歪曲（缩小或扩大）研究因素与疾病之间真实联系的因素。特点：（1）是所研究疾病的危险因素（2）与所研究的因素有关；（3）不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量。

2012复旦大学卫生综合简答题混杂偏倚的定义及特点

4，队列研究常见的偏倚都有哪些

1）选择偏倚：在进行前瞻性队列研究时，由于最初选定的研究对象有人不愿或不能参加，进行历史性队列研究时有些人的档案丢失或记录不全，都会导致选择偏倚。2）失访偏倚：研究过程中某些选定的研究对象因各种原因脱离了研究，研究者无法继续随访他们，由此导致了失访偏倚。3）信息偏倚：由于使用的仪器不准确，技术检验不熟练，诊断标准定义不准确或掌握不当，以及询问技术欠佳造成结果不真实等。4）混杂偏倚：由于混杂因素的影响造成的偏倚。
谢大神！失访偏倚不是选择偏倚里的么？

5，病因的混杂因素

混杂（淆）因子存在时，在分析结果时可能错误地把某一因素当成某一结果的原因。即是存在混杂偏倚。前节曾谈到混杂因子。混杂偏倚使研究结论不能反映真实的因果联系。这种偏倚的产生常常是研究者专业知识局限，不了解混杂的存在，或者虽然知道，但忽略了其存在。混杂偏倚常常在资料分析阶段显露出来。因而一旦认识后是可以设法纠正的。①不是要研究的暴露因素，而是研究过程中常规地被收集起来的（如年龄、性别、吸烟、饮酒等生活习惯），是一个外部变量（extraneous variable）；②是对研究的疾病的危险因素，或通过其他危险因素而间接起病因作用；③它与所研究的暴露因素之间有统计学的联系，但二者又是独立存在的。应结合专业知识去考虑本次研究的结果，可能有什么混杂因素夸大或缩小了其效应指标（RR或OR）。根据可能的混杂因素分析校正的（adjusted）RR或OR（记为aRR或aOR），以与最初所得到的粗的（crude）RR或OR（记为cRR或cOR）比较。如果aRR与cRR或aOR与cOR相近似，则此因素非混杂因素，如相差大则为混杂因素。最常用的方法为按可疑的混杂因素进行分层分析。即是将有此因素的作为一层来比较其RR或OR，而将无此因素的作为另外一层来分析。也可以比较分层前后x2值，此时用Mantel-Haen-szel法比较。如分层前后无差别，则表示分层因素非混杂因素。还可比较分层校正前OR（cOR）与校正后OR（aOR），如有差异说明分层因素为混杂因素。

6，偏倚的基本属性

临床研究中，研究结果总是会或多或少的偏离真实情况，这种偏离我们称之为误差(error)。虽然要在研究工作中完全避免误差几乎是不可能的，但对于研究中可能存在的各种误差，我们要在临床研究工作的各个环节中尽量加以控制和预防，以使研究结论更符合实际情况。 临床研究中误差的来源可以分为两类：一类是随机误差（random error）；一类是系统误差（systematic error）。 随机误差 是由于抽样误差所引起的，其大小可以用统计学方法进行估计，但没有方向性，也就是说，这种误差的存在使研究结果随机的高于或小于真值。 系统误差即偏倚（bias） 是指研究结果系统地偏离了真实情况。与随机误差不同，偏倚的存在总是造成研究结果或高于真值或低于真值，因而具有方向性。由于在研究工作中定量的估计偏倚的大小很困难，而确定偏倚的方向却相对较容易。当偏倚使研究结果高于真值时，称之为正偏倚，反之，偏倚使研究结果低于真值时，称之为负偏倚。 临床研究中的偏倚一般分为三类，即选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚。 选择偏倚 出现于研究设计阶段，指由于研究对象选择不当而使研究结果偏离真实情况而产生偏倚。研究设计上的缺陷是选择偏倚的主要来源，在确定研究对象时表现得最为突出。常见的情况是在研究开始时实验组和对照组就存在着除诊疗措施以外的差异，而缺乏可比性。 信息偏倚 又称观察偏倚、测量偏倚，是指研究过程中进行信息收集时产生的系统误差。测量方法的缺陷，诊断标准不明确或资料的缺失遗漏等都是信息偏倚的来源。 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（confounding bias）或混杂（confounding）。引起混杂的因素称为混杂因子（confounder）。 从某种意义上讲，偏倚是抽样调查所无法避免的误差。也就是说，只要是抽样，就会产生偏倚。相应地，要最大限度地控制偏倚，只能通过多次抽样、预实验等手段加以判断。由于许多调查或实验是无法重复或进行预实验的，所以经验在偏倚的处理上也是非常重要的。 汽车用语中定义 指由同一操作人员使用相同量具, 测量同一零件之相同特性多次数所得平均值与工具室或精密仪器测量同一零件的相同特性所得的真值或参考值之间的偏差值。是测量结果的观测平均值与基准值的差值。真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定。 为了在过程范围内指定的位置确定测量系统的偏倚，得到一个零件可接受的基准值是必要的。通常可在计量室或全尺寸检验设备上完成。基准值从这些读数中获得，然后这些读数要与研究评价人的一组观察平均值(定为XA，XB，XC)进行比较。 如果不能按这种方法对所有样件进行测量，可采下列替代的方法： 1.在计量室或全尺寸检验设备上对一个基准件进行精密测量。 2.让一位评价人用正被评价的量具测量同一零件至少十次。 3.计算读数的平均值。基准值与平均值之间的差值表示测量系统的偏倚。 如果需要一个指数，把偏倚乘以100再除以过程变差(或公差)，就把偏倚转化为过程差(或公差)的百分比。 计算偏倚: 偏倚= 观测平均值 – 参考值 制造过程变异= 6σ（也可以用公差） %偏倚=偏倚/制造过程变差（也可以用公差） 如果偏倚相对比较大，查看这些可能的原因 1.基准的误差 2.磨损的零件 3.制造的仪器尺寸不对 4.仪器测量非代表性的特性 5.仪器没有正确校准 6.评价人员使用仪器不正确。

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