流行病學(xué)研究的有效性和精確性

研究的真實(shí)性研究的真實(shí)性(accuracy)可通過(guò)衡量研究中是否存在誤差及誤差的影響程度來(lái)反映，理論上要求在有限的資源條件下達(dá)到最小誤差。研究的有效性和精確性反映了研究的真實(shí)性，而研究的設(shè)計(jì)方案、實(shí)施策略、資料分析手段和結(jié)果報(bào)告形式等過(guò)程都有可能產(chǎn)生不同類(lèi)型的誤差，從而在不同程度上影響研究的有效性和精確性。

誤差誤差(error)是指研究的測(cè)得值和真實(shí)值之間的偏離，包括隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差兩類(lèi)。隨機(jī)誤差（randomerror）是由抽樣而產(chǎn)生的誤差，可影響研究的精確性，一般可通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法予以估計(jì)或評(píng)價(jià)。系統(tǒng)誤差（systematicerror），又稱(chēng)偏倚（bias），發(fā)生在研究的設(shè)計(jì)、實(shí)施、分析、推斷等各階段，可影響研究的有效性。第一節(jié)研究的有效性

有效性的分類(lèi)外部有效性(externalvalidity)考慮的是從研究中得出的聯(lián)系可否被外推至不同時(shí)間、地區(qū)的不同人群。內(nèi)部有效性(internalvalidity)強(qiáng)調(diào)研究結(jié)果是否正確地反映了所研究因素與疾病的真實(shí)聯(lián)系，影響研究?jī)?nèi)部有效性的主要因素是系統(tǒng)誤差(systematicerror),即偏倚(bias)。

偏倚的定義偏倚指的是研究設(shè)計(jì)、實(shí)施、分析和推斷過(guò)程中存在的各種對(duì)暴露因素與疾病關(guān)系的錯(cuò)誤估計(jì)，它系統(tǒng)地歪曲了暴露因素與疾病間的真實(shí)聯(lián)系。偏倚是一種系統(tǒng)誤差，它與隨機(jī)誤差不同，即使樣本增加至無(wú)窮大，系統(tǒng)誤差仍維持原樣（圖10-1）。

圖10－1偏倚的方向偏倚是有方向的。當(dāng)研究結(jié)果因偏倚而被夸大時(shí)，稱(chēng)為正偏倚；而當(dāng)研究結(jié)果因偏倚而被縮小時(shí)，稱(chēng)為負(fù)偏倚。相對(duì)于危險(xiǎn)因素，正偏倚時(shí)，RR偏>RR真；負(fù)偏倚時(shí)，RR偏<RR真。相對(duì)于保護(hù)因素，正偏倚時(shí)，RR偏<RR真,負(fù)偏倚時(shí)，RR偏>RR真。偏倚的種類(lèi)選擇偏倚信息偏倚混雜偏倚

選擇偏倚的定義選擇偏倚是由被選入到研究中的研究對(duì)象與沒(méi)有被選入者在暴露或疾病有關(guān)的特征上的差異所造成的系統(tǒng)誤差。流行病學(xué)研究中，當(dāng)按一定的條件識(shí)別研究對(duì)象時(shí)，從所納入的研究對(duì)象中獲得的有關(guān)因素與疾病的聯(lián)系系統(tǒng)地偏離了源人群中該因素與疾病之間的真實(shí)聯(lián)系，即認(rèn)為有選擇偏倚(selectionbias)存在。選擇偏倚的種類(lèi)檢出偏倚或檢出癥候偏倚診斷偏倚入院率偏倚納入/排除偏倚奈曼偏倚志愿者偏倚健康工人效應(yīng)失訪偏倚無(wú)應(yīng)答偏倚時(shí)序模糊特發(fā)性偏倚檢出偏倚或檢出癥候偏倚

(detectionbias/detectionsignalbias)

有檢出癥候者：若暴露于所研究因素可以產(chǎn)生某種臨床癥候，則具有該因素暴露史的病例相對(duì)于無(wú)暴露史的病例可能更早就診，有更大的可能被選擇性地納入樣本。當(dāng)病例對(duì)照研究中的病例主要為有檢出癥候者，而對(duì)照來(lái)自產(chǎn)生所有病例（有檢出癥候和無(wú)檢出癥候病例）的人群時(shí)，則通常可以夸大暴露的危險(xiǎn)性，產(chǎn)生偏倚，這種偏倚被稱(chēng)為檢出偏倚或檢出癥候偏倚。

診斷偏倚(diagnosticbias)當(dāng)臨床醫(yī)生或疾病報(bào)告系統(tǒng)對(duì)暴露者和非暴露者采用不同的診斷標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，由此造成的診斷上的偏倚稱(chēng)為診斷偏倚。

入院率偏倚

入院率偏倚又稱(chēng)伯克森偏倚(Berkson’sbias)，是指利用醫(yī)院就診或住院病人作為病例對(duì)照研究對(duì)象時(shí)，由于病例和對(duì)照入院率不同而導(dǎo)致的偏倚。

納入/排除偏倚(inclusion/exclusionbias)

病例對(duì)照研究中由于系統(tǒng)性地納入或排除患有已知與暴露有關(guān)疾病的對(duì)象所致的偏倚稱(chēng)為納入或排除偏倚。

奈曼偏倚(Neymanbias)

又稱(chēng)現(xiàn)患-新發(fā)病例偏倚(prevalence-incidencebias)。病例對(duì)照研究往往納入現(xiàn)患病例或存活病例，即同時(shí)納入新、舊病例而不包括死亡病例和那些病程短的病例。由此而產(chǎn)生的偏倚稱(chēng)為奈曼偏倚。因?yàn)椋孩努F(xiàn)患病例與新病例的暴露狀況、病情、病型、病程和預(yù)后等都不盡相同。⑵現(xiàn)患病例可能是“生物學(xué)上的強(qiáng)者”。⑶現(xiàn)患病例往往對(duì)自身所患疾病有所了解，有時(shí)會(huì)主動(dòng)更改其對(duì)危險(xiǎn)因素的暴露，導(dǎo)致了對(duì)危險(xiǎn)因素與疾病關(guān)系的低估。

志愿者偏倚(volunteerbias)當(dāng)研究的暴露組或治療組對(duì)象為志愿者時(shí)，在暴露的志愿者和非暴露的對(duì)照（主要為非志愿者）間的比較可能受到志愿者偏倚的影響。因?yàn)椋孩懦吮┞稜顟B(tài)不同外，在與疾病發(fā)生相關(guān)的其他很多方面也可能不同，如志愿者具有更強(qiáng)的自我保健意識(shí)等。⑵志愿者由于對(duì)疾病及其危險(xiǎn)因素的了解較多，在回憶暴露情況時(shí)可能會(huì)過(guò)分強(qiáng)調(diào)其暴露程度；或因未患所研究疾病而對(duì)回憶暴露史不感興趣。

健康工人效應(yīng)（healthworkereffect）在職業(yè)流行病學(xué)研究中，常常碰到的一個(gè)問(wèn)題是健康工人效應(yīng)。通常，受雇傭的工人比失業(yè)者健康；有些行業(yè)還對(duì)雇員的健康有專(zhuān)門(mén)的要求。因此，由于健康工人效應(yīng)，可能反而會(huì)得出暴露組疾病危險(xiǎn)性低于非暴露組的結(jié)果，而其實(shí)是因?yàn)檫@些健康工人比一般工人或失業(yè)者健康，且對(duì)暴露因素的易感性可能低于一般工人或失業(yè)者。

失訪偏倚(loss-tofollow-upbias)研究對(duì)象在隨訪過(guò)程中發(fā)生影響疾病危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)的失訪時(shí)，如因健康原因、死亡、不合作、遷出等失訪，則可發(fā)生失訪偏倚。失訪偏倚對(duì)研究結(jié)果的影響取決于失訪的程度、失訪者在所比較組的分布和失訪原因與所研究結(jié)果的關(guān)聯(lián)程度等。

無(wú)應(yīng)答偏倚(non-responsebias)無(wú)應(yīng)答偏倚主要發(fā)生于現(xiàn)況調(diào)查，表現(xiàn)為調(diào)查對(duì)象不合作或不參與。這些無(wú)應(yīng)答對(duì)象通常不能代表所研究人群，且無(wú)法判斷其暴露或疾病狀況，因此當(dāng)無(wú)應(yīng)答率較高時(shí)，如大于15%，由于選擇偏倚的存在，從應(yīng)答人群中得出的有關(guān)研究因素與疾病的聯(lián)系不能反映兩者間的真實(shí)聯(lián)系。

時(shí)序模糊(temporalambiguity)

流行病學(xué)病因?qū)W研究通常假設(shè)個(gè)體對(duì)危險(xiǎn)因素的暴露先于疾病發(fā)生。但有些研究難以辨別暴露和疾病的時(shí)序。如橫斷面研究反映的是疾病的患病率，危險(xiǎn)因素與疾病往往同時(shí)存在，此時(shí)，很難區(qū)分觀察到的因素和疾病的聯(lián)系是由于暴露導(dǎo)致發(fā)病還是發(fā)病導(dǎo)致暴露，產(chǎn)生時(shí)序模糊。

特發(fā)性偏倚(protopathic-typebias)

流行病學(xué)病因?qū)W研究可能因納入一些在疾病臨床前期發(fā)生行為改變的對(duì)象而發(fā)生偏倚，當(dāng)這種暴露狀態(tài)的改變涉及到某種藥物或治療措施時(shí)，稱(chēng)為特發(fā)性偏倚。如對(duì)象因出現(xiàn)了與臨床前期有關(guān)的癥狀或體征后自覺(jué)地減少或去除了某種暴露，當(dāng)這些對(duì)象被納入病例對(duì)照研究的對(duì)照組時(shí)，可能夸大危險(xiǎn)因素與疾病的聯(lián)系，而當(dāng)這些對(duì)象因其早期癥狀或體征而被納入病例組時(shí)，又有可能因其行為改變而只反映了其終止某種暴露后的效果而不是原有的長(zhǎng)期暴露的效果。

選擇偏倚的控制

研究設(shè)計(jì)階段

建立和利用健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)信息，盡可能使用發(fā)病率資料。

采用嚴(yán)格科學(xué)的研究設(shè)計(jì)。

明確對(duì)象納入標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一疾病診斷和監(jiān)測(cè)程序。

2.資料收集階段

加強(qiáng)隨訪、提高應(yīng)答率。

在資料收集階段盡可能多地收集有關(guān)暴露史的各種信息

確保疾病的診斷不是依據(jù)暴露史而得出。

3.數(shù)據(jù)分析階段

信息偏倚的定義

信息偏倚(informationbias)又稱(chēng)觀察偏倚(observationalbias)，指在研究的實(shí)施階段從研究對(duì)象獲取研究所需信息時(shí)所產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。信息偏倚可發(fā)生于各種類(lèi)型的流行病學(xué)研究，可來(lái)自研究對(duì)象，也可來(lái)自研究者本身，或來(lái)自用于測(cè)量的儀器、設(shè)備和方法。

信息偏倚的種類(lèi)

錯(cuò)分偏倚均數(shù)回歸趨勢(shì)生態(tài)學(xué)偏倚等

錯(cuò)分偏倚(misclassificationbias)

由于研究中的測(cè)量誤差如資料收集不準(zhǔn)確或不完整等造成對(duì)研究對(duì)象的暴露程度或疾病結(jié)果的錯(cuò)誤歸類(lèi)，影響了結(jié)果估計(jì)的有效性，此類(lèi)偏倚統(tǒng)稱(chēng)為錯(cuò)誤分類(lèi)偏倚或錯(cuò)分偏倚。錯(cuò)分偏倚由發(fā)生在不同類(lèi)型研究中的系統(tǒng)誤差所致，包括回憶偏倚、報(bào)告偏倚、診斷懷疑偏倚、暴露懷疑偏倚和測(cè)量偏倚等。

回憶偏倚(recallbias)

回憶偏倚多見(jiàn)于病例對(duì)照研究和回顧性隊(duì)列研究。由于所調(diào)查的因素發(fā)生于過(guò)去，回憶的準(zhǔn)確性和完整性受回憶間期長(zhǎng)短、所回憶因素對(duì)研究對(duì)象的意義和該因素的發(fā)生頻率的影響，造成對(duì)研究結(jié)果的有偏估計(jì)。而且既往經(jīng)歷對(duì)病例和非病例的意義往往迥然不同，病例組對(duì)既往暴露情況的記憶深度和詳細(xì)程度通常較對(duì)照組為甚，由此造成了回憶偏倚在各比較組中分布不同。

報(bào)告偏倚(reportingbias)

與回憶偏倚不同，報(bào)告偏倚是因?yàn)閷?duì)象有意夸大或隱瞞某些信息導(dǎo)致了對(duì)疾病或暴露程度的錯(cuò)誤分類(lèi)。

診斷懷疑偏倚和暴露懷疑偏倚(diagnosticsuspicionbiasandexposuresuspicionbias)

由于研究者或被研究者的主觀傾向、愿望或偏見(jiàn)所導(dǎo)致的對(duì)暴露因素和/或疾病結(jié)果的錯(cuò)誤判斷，從而歪曲了暴露同疾病間的真實(shí)聯(lián)系，分別稱(chēng)為診斷懷疑偏倚或暴露懷疑偏倚。在隊(duì)列研究或?qū)嶒?yàn)中，如果研究者事先已認(rèn)為暴露于研究因素可能與疾病的發(fā)生有關(guān)，則可能對(duì)暴露或干預(yù)組進(jìn)行非常嚴(yán)格細(xì)致的檢查，而對(duì)非暴露組則不然，造成對(duì)研究結(jié)果判斷的偏倚，此類(lèi)偏倚稱(chēng)為診斷懷疑偏倚。測(cè)量偏倚(measuringbias)

由于研究中所使用的儀器、設(shè)備、試劑、方法和條件的不精良、不標(biāo)準(zhǔn)、不統(tǒng)一或研究指標(biāo)設(shè)定不合理、數(shù)據(jù)記錄不完整造成的研究結(jié)果系統(tǒng)地偏離其真值的現(xiàn)象稱(chēng)為測(cè)量偏倚。測(cè)量偏倚可發(fā)生在各種流行病學(xué)研究的設(shè)計(jì)、實(shí)施和資料處理過(guò)程中。

均數(shù)回歸趨勢(shì)(regressiontothemean)

以連續(xù)變量表示的某些測(cè)量值，由于隨機(jī)誤差的存在，在初次測(cè)量時(shí)可能表現(xiàn)為極端值，即遠(yuǎn)遠(yuǎn)地高于或低于人群中的其他對(duì)象的相應(yīng)值，但在以后的多次重復(fù)測(cè)量中，該對(duì)象的上述測(cè)量值會(huì)出現(xiàn)向這一變量的人群均數(shù)靠攏的傾向，稱(chēng)為均數(shù)回歸趨勢(shì)。均數(shù)回歸趨勢(shì)所呈現(xiàn)的變化可能會(huì)被當(dāng)作真實(shí)的變化而錯(cuò)誤地歸因于某種干預(yù)措施的效果。

生態(tài)學(xué)偏倚(ecologicbias)

生態(tài)學(xué)研究中個(gè)體水平的生物學(xué)信息由于被結(jié)合于群體（組群）水平的暴露與疾病結(jié)果的推斷中而喪失。由于每個(gè)組群內(nèi)部的暴露狀態(tài)并不一致，因此，由組群間暴露水平與疾病發(fā)生的差異得出的生態(tài)學(xué)聯(lián)系可能與相應(yīng)的個(gè)體暴露水平與疾病發(fā)生的關(guān)系迥然不同，從而導(dǎo)致生態(tài)學(xué)謬誤。

信息偏倚的控制

錯(cuò)分偏倚的控制均數(shù)回歸趨向的控制

生態(tài)學(xué)偏倚的控制

錯(cuò)分偏倚的控制措施首先，在研究設(shè)計(jì)中對(duì)暴露因素必須有嚴(yán)格、客觀的定義，并力求指標(biāo)定量化。

其次，在資料收集階段，應(yīng)盡量選用客觀定量指標(biāo)，可選用回憶指征幫助對(duì)象回憶，也可利用實(shí)物或照片來(lái)準(zhǔn)確獲取信息。

（2）錯(cuò)分偏倚的校正：錯(cuò)分偏倚在所比較組內(nèi)的分布可以相同，也可以不同，可用錯(cuò)分的靈敏度和特異度來(lái)表示。

在病例對(duì)照研究中，錯(cuò)分的靈敏度指正確查出有暴露史者占實(shí)際有暴露史人數(shù)的比例；特異度指正確查出無(wú)暴露史者占實(shí)際無(wú)暴露史人數(shù)的比例。

當(dāng)各比較組發(fā)生錯(cuò)分的靈敏度和特異度分別相同時(shí)，產(chǎn)生的錯(cuò)分偏倚稱(chēng)為均衡性錯(cuò)分(non-differentialmisclassification)，又稱(chēng)無(wú)差異錯(cuò)分或非特異性錯(cuò)分。

當(dāng)各比較組發(fā)生錯(cuò)分的靈敏度和特異度各不相同時(shí)，稱(chēng)為非均衡性錯(cuò)分(differentialmisclassification)，又稱(chēng)差異錯(cuò)分或特異性錯(cuò)分。

均數(shù)回歸趨向的控制

在實(shí)驗(yàn)研究中，可以通過(guò)設(shè)立對(duì)照組、尤其是隨機(jī)化分組的對(duì)照組來(lái)控制均數(shù)回歸趨向的影響。

另外一個(gè)有效的方法是不論在基線時(shí)還是隨訪過(guò)程中，采用一組重復(fù)測(cè)量值的均數(shù)來(lái)代替對(duì)象的相應(yīng)指標(biāo)測(cè)量值。重復(fù)測(cè)量的次數(shù)越多，所獲值越穩(wěn)定，受均數(shù)回歸趨向的影響越小，當(dāng)然也需考慮測(cè)量的成本效益。

在分析過(guò)程中也可通過(guò)各種統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)估計(jì)均數(shù)回歸趨向的程度。

生態(tài)學(xué)偏倚很難避免出現(xiàn)生態(tài)學(xué)偏倚。但其意義在于為進(jìn)一步的分析性流行病學(xué)研究提供線索，因此，只要充分注意到生態(tài)學(xué)研究的局限性，并運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)學(xué)方法來(lái)估計(jì)生態(tài)學(xué)偏倚的影響程度，必要時(shí)開(kāi)展縱向的生態(tài)學(xué)趨勢(shì)研究，生態(tài)學(xué)研究結(jié)果還是可以獲得合理的應(yīng)用。

混雜偏倚

(confounding)流行病學(xué)研究中，由于一個(gè)或多個(gè)外來(lái)因素（又稱(chēng)第三因子）的存在，掩蓋或夸大了研究因素與疾?。ɑ蚴录┑穆?lián)系，從而部分或全部地歪曲了兩者之間的真實(shí)聯(lián)系，稱(chēng)為混雜偏倚或混雜,引起混雜偏倚的外來(lái)因素稱(chēng)為混雜因素(confounder)。

混雜因素的特點(diǎn)：

（1）混雜因素必須與所研究疾病的發(fā)生有關(guān)，是該疾病的危險(xiǎn)因素之一。（2）混雜因素必須與所研究因素有關(guān)。（3）混雜因素必須不是研究因素與疾病病因鏈上的中間環(huán)節(jié)或中間步驟。

中年人少量飲酒與心肌梗塞危險(xiǎn)性–混雜因素示例

少量飲酒不飲酒心肌梗塞發(fā)?。ɡ?40100隨訪人年（人年）30,00030,000發(fā)病率（1/千）4.673.33

RR=1.40

不同性別中年人少量飲酒與心肌梗塞危險(xiǎn)性–混雜因素示例

男性

女性

少量飲酒不飲酒

少量飲酒不飲酒心肌梗塞發(fā)病（例）12060

2040隨訪人年（人年）20,00010,000

10,00020,000發(fā)病率（1/千）6.006.00

2.002.00

RR=1.0

RR=1.0圖10－2混雜偏倚的判斷和測(cè)量

判斷和測(cè)量某一可疑混雜因素的混雜作用，可以通過(guò)比較含有該因素時(shí)研究因素與疾病的效應(yīng)估計(jì)值，如RR或OR，與排除該因素后的效應(yīng)估計(jì)值來(lái)實(shí)現(xiàn)。混雜偏倚的判斷和測(cè)量當(dāng)cRR=aRR(f)或cOR=aOR(f)時(shí)，則f無(wú)混雜作用。當(dāng)cRR≠aRR(f)或cOR≠aOR(f)時(shí)，且分層后有f層和無(wú)f層的分層RRi或ORi相同，則f有混雜作用?；祀s偏倚的控制

限制(restriction)匹配(matching)隨機(jī)化(randomization)

盲法(blindness)統(tǒng)計(jì)處理限制(restriction)一個(gè)提高可比性的方法是在選擇研究對(duì)象時(shí)，限制在具有一定特征的對(duì)象中進(jìn)行觀察，以排除其他因素的干擾。

但用這種方法來(lái)控制偏倚所獲得的結(jié)論常有很大局限性，影響研究對(duì)象的代表性，使研究結(jié)果外推至一般人群時(shí)受限。

匹配(matching)

匹配是指在為研究對(duì)象設(shè)立對(duì)照時(shí)，使病例和其對(duì)照在一個(gè)或多個(gè)潛在混雜因素上相同或相近，從而消除混雜因素對(duì)研究結(jié)果的影響。匹配(matching)匹配的目的是為了控制混雜、提高研究的統(tǒng)計(jì)學(xué)效率。病例對(duì)照研究、隊(duì)列研究和實(shí)驗(yàn)研究均可采用匹配。尤其是隊(duì)列研究，使用匹配可達(dá)到直接控制混雜的效果，但病例對(duì)照研究中仍需進(jìn)行分層分析來(lái)較好地控制混雜。

隨機(jī)化(randomization)

隨機(jī)化是指以隨機(jī)化原則將研究對(duì)象以同等的機(jī)率被分配在各處理組中，從而使?jié)撛诘幕祀s因素在各組間分布均衡。隨機(jī)化多用于實(shí)驗(yàn)研究，尤其是臨床試驗(yàn)。

盲法(blindness)

盲法是消除測(cè)量性偏倚的有效方法，在考核療效時(shí)要實(shí)行雙盲，考核療效者和受試者都不知真實(shí)所給予的治療內(nèi)容，而且在實(shí)驗(yàn)室各種檢查的報(bào)告者也不知道誰(shuí)是觀察組，誰(shuí)是對(duì)照組。

統(tǒng)計(jì)處理：

常用的估計(jì)和控制混雜偏倚的統(tǒng)計(jì)處理方法有：分層分析標(biāo)準(zhǔn)化多因素分析

分層（stratification）分層是指將研究所獲資料按混雜因素分成數(shù)層（亞組）進(jìn)行分析。分層是最常用的檢出和控制偏倚的方法之一?？梢酝ㄟ^(guò)Mantel-Haenszel分層分析法進(jìn)行分析。但如果欲控制的混雜因素較多，則分層分析對(duì)樣本量的要求較大，此時(shí)，可以應(yīng)用多因素分析方法如Logistic回歸分析等來(lái)估計(jì)和控制混雜。

標(biāo)準(zhǔn)化（standardization）當(dāng)比較兩個(gè)率時(shí)，如果兩組對(duì)象內(nèi)部構(gòu)成存在的差別足以影響結(jié)論，可用率的標(biāo)準(zhǔn)化加以校正，亦即使可能影響結(jié)果的因素受到同等的加權(quán)，使這兩個(gè)率可比、無(wú)偏倚，這種方法稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)化。

第二節(jié)研究的精確性

點(diǎn)估計(jì)點(diǎn)估計(jì)只是單一的一個(gè)數(shù)值，它不能反映所估計(jì)的因素與疾病關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)變異，或稱(chēng)隨機(jī)誤差，也不能反映參數(shù)估計(jì)的不穩(wěn)定性。對(duì)于一項(xiàng)設(shè)計(jì)嚴(yán)密、樣本很大的研究而言，其隨機(jī)誤差可能較小，但對(duì)于樣本較小的研究，對(duì)結(jié)果參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)可能具有較大的隨機(jī)誤差。區(qū)間估計(jì)可信限的應(yīng)用可以反映參數(shù)估計(jì)中隨機(jī)誤差的程度。常用95%或90%作為可信限水平。

第一類(lèi)錯(cuò)誤和第二類(lèi)錯(cuò)誤

α水平在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱(chēng)為第I類(lèi)錯(cuò)誤(α)或假陽(yáng)性錯(cuò)誤，即無(wú)效假設(shè)原本是正確的，但被拒絕接受，誤判為有差別。在假設(shè)檢驗(yàn)中的另一類(lèi)錯(cuò)誤，即假陰性錯(cuò)誤，統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱(chēng)為第II類(lèi)錯(cuò)誤(β)，就是無(wú)效假設(shè)原本上不正確的，當(dāng)卻被接受，誤判為無(wú)差別。

流行病學(xué)研究中的第I和第