資訊偏誤

資訊偏誤 ( information bias ) 是流行病學與觀察性研究中 ， 因測量誤差所導致的一種偏誤現象 ， 有時亦稱爲觀察偏誤或分組錯誤 。 國際流行病學學會對其的定義爲 ： 暴露變因 、 共變因 、 或結果變因測量時的缺陷 ， 導致數據的測量品質 （ 或正確度 ） 在比較組之間有差異 。 資訊偏誤與選樣偏誤之間不見得是獨立發生的 。 因測量誤差導致的估計偏誤 。 常見造成資訊偏差的種類包括回報偏差 、 回憶偏差 、 觀察者偏差 、 與偵測偏差等 。 無論是何種偏差 ， 其發生機制皆是研究變因的測量誤差大小受到其他研究變因影響所致 。 避免資訊偏差的方法 ， 在於降低研究過程中的測量誤差 ， 尤其是避免測量誤差會因爲受到研究變因影響 。 若測量誤差大小與研究變因無關 ， 皆爲隨機測量誤差 ， 則可推估觀察主題的估計值會低估於真值 。 若測量精準度越高 、 測量誤差越低 ， 則偏誤將越小 。 但是 ， 若測量誤差大小會受到其他研究變因影響 ， 則有可能有高估估計值的可能 。 研究設計與執行過程中 ， 都務必使測量人員客觀地依照操作手冊進行測量 ， 以降低測量誤差大小受到任何人爲因素影響 。