在临床研究中，偏倚是指系统性误差，它会导致研究结果偏离真实情况。了解和控制偏倚对于确保研究的有效性和可靠性至关重要。常见的偏倚类型及其控制方法包括：
1. 选择偏倚：这是由于研究对象的选择方式导致的系统性差异。例如，在病例对照研究中，如果病例组与对照组在某些特征上存在显著差异（如年龄、性别或疾病严重程度），就可能导致结果偏差。控制方法包括使用随机化技术来分配受试者，确保各组之间的可比性；或者采用匹配的方法减少两组间的系统性差异。
2. 信息偏倚：这通常发生在收集数据时出现错误或不准确的情况。例如，回忆偏差是指研究对象可能因为记忆模糊而提供不正确的信息。控制方法包括使用客观测量工具代替主观报告、培训调查员以确保一致性以及采用盲法设计减少观察者和参与者之间的相互影响。
3. 混杂偏倚：当存在一个或多个与暴露因素及结局变量均有关联的第三方变量时，就会产生混杂效应。例如，在研究吸烟与肺癌关系的研究中，饮酒习惯可能是一个潜在的混杂因子。控制方法包括在设计阶段尽量排除已知的混杂因素、使用统计学调整技术（如多变量回归分析）来校正混杂影响。
4. 测量偏倚：由于测量工具或方法的问题导致的结果偏差。例如，在牙科研究中，如果不同医生对同一疾病的诊断标准不一致，则可能会影响结果的真实性。控制方法包括标准化操作流程、确保所有研究人员接受相同的培训以及使用经过验证的评估工具。
5. 时间效应偏倚：长期随访研究中可能出现的一种偏倚类型，即随着时间推移，某些因素的变化影响了结局变量。例如，在一项关于口腔卫生习惯对牙齿健康影响的研究中，如果参与者在研究过程中改变了他们的行为，则可能导致结果偏差。控制方法包括设定合理的随访时间、定期收集数据以监测变化趋势。

为了有效减少各种偏倚的影响，研究人员需要在整个研究设计和实施过程中保持警惕，并采取适当的预防措施。