内曼偏差：定义与示例

奈曼偏差（也称为患病率-发病率偏差）是研究中可能出现的一种偏差，其中病情严重或非常健康的个体被排除在最终研究结果之外，这可能会导致有偏差的结果。

这种偏见会通过两种方式影响研究结果：

1.如果病重的个体因死亡而被排除在研究之外，那么病情会显得不那么严重。

2.如果非常健康的个体因为已经康复并被送回家而被排除在研究之外，那么疾病会显得更严重。

奈曼偏差的例子

以下是不同场景下发生的奈曼偏差的两个示例：

示例 1：从研究中排除的病人。

假设一家医院的一组研究人员想要研究某种流感病毒的严重程度。他们随机抽取该地区 40 名感染这种流感病毒的人作为样本，并监测他们的结果。

在这种情况下，感染特别严重的流感病例并死于该病的人将被排除在研究之外。这意味着只有轻症患者才会被纳入研究中，从而使流感不那么严重。

示例 2：健康个体被排除在研究之外。

假设一家医院的一组研究人员想要研究某种季节性感冒的严重程度。他们随机抽取了该地区 30 名感染普通感冒的人作为样本，并监测其后果。

在这种情况下，已经感冒并康复的人将不会被纳入研究，这意味着只有病情更严重且尚未康复的人才会被纳入研究。这可能会使寒冷更加严重。

哪些类型的研究会出现内曼偏差？

奈曼偏差最常发生在患有某种疾病的个体与被纳入研究之间有很长一段时间的研究中，仅仅是因为这给了他们更多的时间（1）康复而不被纳入研究或（2 ）死亡且不被纳入研究。

病例对照研究最容易受到此类偏差的影响，但也可能发生在队列研究和横断面研究中。

如何防止内曼偏差

有两种方法可以避免奈曼偏差的陷阱：

1. 使用偶发案例而不是普遍案例。

事件病例是新诊断的疾病病例。流行病例是一种疾病的现有病例，其中个体通常患有该疾病较长时间，因此患有该疾病的更晚期和更严重的版本。通过使用事件案例，个人在某个时候被排除在研究之外的可能性较小，因为这是一个新案例。

2. 使用后续研究。

避免奈曼偏见的另一种方法是使用后续研究，研究人员对个人进行跟踪并在研究完成后审查他们的情况。这对于监测因疾病康复而退出研究的个体特别有用，使研究人员能够更好地了解疾病的长期影响。

其他资源

什么是少算偏差？
什么是SEO偏见？
什么是无反应偏差？
什么是治疗扩散？