何为偏倚(偏倚主要包括哪些)

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偏倚（Bias）在统计学和科学研究领域中，指的是影响研究结果的系统性错误，导致研究结果与真实情况存在偏差。偏倚的存在会降低研究结果的可靠性和有效性。偏倚主要包括以下几种类型：

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1. **选择偏倚（Selection Bias）**：指在研究过程中，由于样本选择不当，导致样本不能代表总体，从而影响研究结果的准确性。选择偏倚包括以下几种：

- **招募偏倚**：招募过程中存在偏好，导致样本选择不随机。

- **无应答偏倚**：研究对象未能或不愿意参与研究，导致样本不完整。

- **生存偏倚**：在随访研究中，由于某些原因导致某些研究对象无法被追踪，从而影响结果。

2. **信息偏倚（Information Bias）**：指在收集、记录或分析数据过程中，由于信息获取不准确或不完整，导致研究结果出现偏差。信息偏倚包括以下几种：

- **回忆偏倚**：研究对象回忆过去事件时可能存在偏差。

- **测量偏倚**：测量工具或方法不准确，导致数据失真。

- **报告偏倚**：研究对象或研究人员在报告数据时可能存在主观性。

3. **混杂偏倚（Confounding Bias）**：指在研究中，未考虑到的混杂因素与暴露因素和结果同时存在，导致研究结果出现偏差。混杂偏倚会使得暴露因素与结果的关联性被高估或低估。

4. **时间偏倚（Time Bias）**：指在研究中，由于时间顺序的安排不当，导致研究结果出现偏差。

5. **测量误差（Measurement Error）**：指在测量过程中，由于测量工具或方法的不精确性，导致数据与真实值之间存在差异。

了解和识别偏倚对于提高研究质量、确保研究结果的可靠性至关重要。在研究设计和数据分析过程中，研究者应采取措施减少或控制偏倚的影响。

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