错分偏倚

在获取暴露、结局或其他信息时所出现的系统误差或偏差叫信息偏倚。信息偏倚又称为错分偏倚（misclassification bias），如判断有病为无病，判断有暴露为无暴露等。信息偏倚常是由于使用的仪器不精确、询问技巧不佳、检验技术不熟练、医生诊断水平不高或标准不明确等。另外，信息偏倚也可来源于记录错误，甚至造假等。 错分偏倚若以同样的程度发生于观察的各组，则结果只会影响诊断的准确性而不太影响两组或多组之间的相对关系，但它们的相对危险度会比实际情况更趋近于1。错分偏倚若发生于一组而不发生于另一组，或两组错分的程度不同，则结果可能比实际的相对危险度高或低。通常将前者称为非特异性错分，将后者称为特异性错分。 

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