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1. 개요2. 선택 편향
2.1. 벅슨 바이어스(Berkson's bias)2.2. 선택적 생존 바이어스(Survival bias)2.3. 자발적 참여자 바이어스(Volunteer bias)2.4. 추적관찰 탈락 바이어스(Follow-up loss bias)
3. 정보 편향3.1. 회상 바이어스(Recall bias)3.2. 보고 바이어스(Reporting bias)3.3. 호손 효과(Hawthrone effect)3.4. 확인 바이어스(Ascertainment bias)3.5. 발견 바이어스(Detection bias)3.6. 진단 바이어스(Diagnostic bias)3.7. 잘못된 분류 바이어스(Misclassification bias)
4. 기타1. 개요
통계학에서 편향, 편견 또는 바이어스(bias)는 체계적으로(systemic) 발생하는 오류를 의미한다. 표본 추출에 의한 오차는 표본 수가 증가함에 따라서 감소하지만, 체계적인 오류인 편향은 표본 수가 증가하더라도 감소하지 않는다.역학 연구에서 발생할 수 있는 편향은 선택 편향과 정보 편향으로 나눌 수 있다. 선택 편향은 표본 집단이 모집단을 잘 반영하지 못하는 경우 발생하는 편향이고, 정보 편향은 결과를 측정하는 과정에서 발생하는 편향이다. 이 문서에서는 역학 연구에서 발생할 수 있는 편향을 정리하였다.