被選擇到研究樣本中的人們同未進入樣本中的人們之間存在著特徵上差異的一種現象。是由選擇條件不同造成的。例如，研究者從醫院選擇來的病例組就存在著選擇偏倚，病人知道自己的病例史並懷疑生病與它有關，因而求醫。
基本介紹
- 中文名：選擇偏倚
- 外文名：selection bias
- 常發時段：研究的設計階段
- 特徵：暴露或結局的特徵
- 性質：特徵上存在差異而引起的誤差
- 舉例：入院率偏倚、檢出徵候偏倚等
簡介,舉例,
簡介
被選擇到研究樣本中的人們同未進入樣本中的人們之間存在著特徵上差異的一種現象。是由選擇條件不同造成的。例如，研究者從醫院選擇來的病例組就存在著選擇偏倚，病人知道自己的暴露史並懷疑生病與它有關，因而求醫。這樣，進入醫院的病例組群具有暴露史這項特徵的幾率就大大地增加，必然產生醫院病例組群的暴露率系統地高於對照組(同一醫院中不患該被研究的疾病的其他病人，即與該暴露因子無關的病人組群)。理想的醫院病例組應當是人群中全體病人的一個無偏的代表(樣本)，但實際上不可能。輕型病例，因距離遠、費用高或其他原因等不求醫，客觀上造成病人非均衡地流向醫院，形成一個偏性樣本。選擇偏倚是自然形成的，不是研究者主觀意識(偏見)介入所造成的，屬於系統誤差。當研究暴露因子與疾病的聯繫時(如病例對照研究)，選擇性偏倚可帶來過高或過低地估計暴露因子作用(聯繫強度)的結果。
舉例
由於選入的研究對象與未選入的研究對象在某些特徵上存在差異而引起的誤差。
包括入院率偏倚(Berkson偏倚)、現患病例-新發病例偏倚（Neyman偏倚）、檢出徵候偏倚、無應答偏倚、時間效應偏倚等等類型。有人把選擇偏倚按照是否能被臨床科研設計消除分為：消除型偏倚和非消除型偏倚。前者指能通過科研設計，如採用隨機化方法，而消除的選擇型偏倚。包括傳統分法中的：入院率偏倚、現患病例-新發病例偏倚、檢出徵候偏倚、無應答偏倚等；後者如健康工人效應等。
