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混杂因素的三个条件

混杂因素具备的基本条件：

（1）混杂因素必须与所研究疾病的发生有关，是该疾病的危险因素

之一。

（2）混杂因素必须与所研究因素有关。

（3）混杂因素必须不是研究因素与疾病病因链上的中间环节或中间

步骤。

混杂因素

疾病之间真正联系的因素

混杂因素亦称混杂因子或外来因素，是指与研究因素和研究疾病

均有关，若在比较的人群组中分布不匀，可以歪曲（掩盖或夸大）因

素与疾病之间真正联系的因素。

统计学为流行病学服务，包括临床流行病学、公共卫生的流行病学、

甚至包括基础的动物研究，其目标是推断研究因素（暴露因素、处理

因素或临床治疗因素）与结局（是否死亡、有效、发病）的真实关系，

并基于理论探讨两者是否存在着因果关系。

整个统计学过程，必须接受一系列考验，去伪存真，最终得到真

相。上述主要包括排除机遇关联、排除虚假关联、排除非因果关联等

三个方面，除了一点（排除机遇关联）之外，其他都有流行病学的偏

倚有关，而统计学在其中发挥重要作用的是混杂偏倚。

什么是偏倚

医学研究是抽样研究，据样本推断总体，获得总体上研究因素与

结局的关系。但是整个推断过程中会由于各种原因导致“总体上研究

因素与结局的关系”的失真，这一失真现象，称之为偏倚。

误差包括随机误差和系统误差。随机误差是由于个体变异、抽样

或者不可知原因造成的随机性的误差，是无法杜绝的。而系统误差是

人为或者测量方法引起方向性的错误，是可以控制甚至是杜绝的。

比如：用动脉血压计测量某人血压(实际值为80mmHg)，各次测量

的均值为100mmHg。从下图可以看出，血压计结果围绕在

100mmHg，这些波动，是随机性的误差，在本例为测量误差。但是，

无论如何测量，与真实值800mmHg，总是存在着差异，这一差异

是系统误差。

偏倚就是一类系统误差，是导致结果失真的错误，它是医学研究普遍

存在，但必须想办法遏制在最低水平的一类错误。

它包括选择偏倚、信息偏倚与混杂偏倚三类。

选择偏倚

由于选入的研究对象与未选入的研究对象在某些特征上存在

差异而引起的误差。常发生在设计阶段。主要造成研究人群对总

体的代表性不足。

信息偏倚

又称测量偏倚、观察偏倚。是在收集信息过程中由于测量暴

露与结局的方法有缺陷，使采集到的信息不准确，从而引起偏倚。

错分是测量不准确导致的最直接的结果。

混杂偏倚

研究某个因素与某种疾病的关联时，由于某个既与疾病有制约关

系，又与所研究的暴露因素有联系的外来因素的影响，掩盖或夸大了

所研究的暴露因素与疾病的联系特点：不易识别，不易确定，需认真

细致地去解决控制方法。

无论何种研究，都可能遇到上述三种类型的偏倚，我们以RCT

研究为例。我们都知道RCT研究是临床研究证据可靠性最强的一类

研究。为什么？

RCT研究最大的优点，或者被认为可靠性最强，因为它是混杂偏倚最

小。

但是RCT研究也会受到信息偏倚的影响，在测量指标上容易受

到人为主观的影响，因此，RCT研究有一个措施来应对，盲法原则，

患者、测量者者甚至统计分析人员都不能知道谁是处理组，谁是对照

组。

RCT研究最大的问题是选择偏倚。现在RCT研究越来越被人质

疑，是因为它在人群选择上，太挑了，总是挑一些比较单一、标准严

格限定、特征差异性小的一些病人（这样容易得到阳性结果），但是

这样的人群却没有代表性！因此近十年来才不断有人呼吁，用真实世

界研究来代替一部分RCT研究。RCT研究结果没法真正代表广大的

总体人群，所以往往很多药物在临床试验是有效的，但是真正开展使

用时，效果就不突出。对于这点，RCT的相应补救措施是多中心临床

研究、大样本人群研究，但还是无法完全避免选择偏倚。

观察性研究，除去信息偏倚与选择偏倚之外，普遍存在着的是混杂偏

倚。

2.混杂偏倚与混杂因素

混杂偏倚是指暴露因素与疾病发生或者疾病结局的相关（关联）

程度受到其他因素（混杂因素)的歪曲或干扰。

比如，观察性研究某药物(X)的治疗肿瘤的效果(Z)，由于非随机，

药物(X)的使用还受到患者人口学、社会、经济因素(C)的影响。

例如：由于分组不均衡，药物组多为中青年人群，对照组多为中老年

人。

如果药物组效果较好，有效率较高，这个结果可否要证明X与是否有

真实