（采访）在我们流行病学研究当中会不会存在一些偏差，大概存在多少算是正常的？

这是流行病学里面非常重要的一个问题，所谓的偏差在专业上也叫偏倚。比如说测量的指标和它真实的情况之间有没有一个偏差，这就是我们流行病学的偏倚。

这个偏倚分几类，一个是我们可以称之为选择偏倚，一类是信息的偏倚，还有一些混杂的偏倚。

选择的偏倚就是说因为我们不可能对所有的人群都进行一个测量，但是我们在选择对象的时候，如果选择的没有代表性，或者比如说在一个班里，我直接决定这边1/3的人做我的测量，但是刚好这边都是坐的男孩子，可能对这个班级就没有代表性，这个就是一个选择的偏移。

另外选择的偏移可能还有一些无应答的偏倚，或者说失访的偏倚，因为比如说我们在做一些随访的时候，有一些病人可能或者有一些入组的对象，半年、三个月或者一年之后我们就找不到他了，我们叫脱组了。如果两组之间这个对象不一样的话，它就会有一个偏倚。

第二类就是信息的偏倚，信息的偏倚我们也叫测量偏倚，或者是观察偏倚，最常见的就是回忆偏倚。比如说我问你过去三个月有没有发过热、有没有去过医疗机构，那可能三个月之前的事，好几个月之前的事我就记不住了。但是对近一个月的、近两周的我能记得很清楚，对远一点的就记不清楚了。

这个可能会造成一些测量的偏倚，可能我去过，但是我不记得了，我就可能会回答不记得这个情况，这会造成一些偏差。

第三类是一个混杂偏倚，所谓的混杂偏倚是一个比较复杂的概念，如果是一个研究因素和一个结局变量，我们想得到的这个结局，如果有一个因素跟这两个都有关系，可能会影响这两个因素因果关系的判定。

比如说举一个很极端的例子，我们想研究一个肿瘤，肺癌的患者多数会带打火机，但带打火机事实上它跟吸烟是有关联的，吸烟又是肺癌的一个危险因素，所以我们在研究带打火机跟肺癌关联的时候，其实吸烟就是一个混杂因素，就不能把打火机和吸烟放在一起去研究。

但是这些因素我们是通过各种措施去控制它，去减少它，但是你说多少偏差是正常的。如果它是一个不随机的偏差，比如说都向单端去偏，所有的对象都低，低一点我们认为也是不正常的。如果这个偏差是一个随机性的偏差，是一个有代表性的偏差，我们就认为它是可以接受的。

所以为什么抽样的时候，要进行一个随机有代表性的抽样，就是样本在抽取的时候，要有一个衡量，要有一个平衡，这就是偏差的概念。