文档介绍：流行病学研究中的偏倚
学****要点
、误差的概念

样本
总体
人群
外推
随机抽取
真实性—推论的可靠程度
影响真实性的因素
观测值
真实值
误差
+
随机误差
(机遇)
系统误差
+
(偏倚)
影响真实性的因素
观测值
真实值
误差
+
随机误差
(机遇)
系统误差
+
随机分布的,不可预测的
不可避免的(抽样引起)
可估计误差大小(统计学)
通过增加样本量或重复测量取均值可以减小
系统的偏离真实值
可避免的
是必须控制的
有固定方向和固定大小
(偏倚 bias)
180 ,174,215,305
233,276,146,195
205,188,190,295
170,164,248,162
220,219,228,250
295,146,220,162,228
219,164,190,188,233
305,276,195,215,170
源群体
样本A
样本B
样本C
高胆固醇率
= 40%
=20%
=0%
高胆固醇率= 25% (>240mg/dL)
图1 源群体与样本高胆固醇率的样本变异性示例
源群体高胆固醇率为25%,样本A为40%,样本B为20%,样本C为0%。如果增大样本含量,样本的变异性会减少,样本的高胆固醇率对群体的代表性会增大
图2 膳食与药物预防心机梗死的样本变异性示例
一般而言,研究样本越大,效应估计值的抽样误差越小(95%可信限越小),此为随机误差;系统误差与样本含量无关。
图2,研究A和研究B中膳食改良组五年内发生心梗死的风险为9%,降胆固醇药物组为6%
A样本较小(200人),两组效应指标(心肌梗死风险)的95%可信限较大,从而发生重叠,统计检验无显著性差异
研究B样本较大(2000人),两组效应指标的95%可信限较小,从而未发生重叠,统计检验有显著性差异
一般而言,研究样本越大,效应估计值的抽样误差越小(95%可信限越小),统计检验能发现的两组间效应差值越小
Bias (600-540BC)
Bias是古希腊时代七贤人之一
Lydia的国王克利萨斯向Bias咨询建造、部署战舰防御爱奥尼亚人的最好方法
Bias为了避免战争、流血,骗克利萨斯国王说,爱奥尼亚人正在买马准备陆地战
后来,Bias向克利萨斯国王承认,他说了谎,爱奥尼亚人实际上也在建造战舰
克利萨斯国王对Bias的本意表示赞许,与爱奥尼亚人讲和
后人将“背离事实”称为bias
(Hunter D. Father of all bias? BMJ 2002;324:1071)