选择性报告偏倚概述
选择性报告偏倚（Selective Reporting Bias）是指研究人员通过省略某些数据或完整结果来呈现研究结果的子集。因此，所报告的研究结果的估计值或范围可能存在偏倚。
如何发现选择性报告偏倚
大多数研究都会产生大量数据，这些数据可以通过多种方式进行分析。有时，研究人员会在发表的手稿中选取部分结果样本，而忽略了提供所采集的全部结果。当所呈现的结果是根据偏好的结论，而不是根据方案中预先指定的结果进行选择时，研究中就出现了选择性报告偏倚。
选择性报告偏倚可能极为有害。如果某些参与者或时间点的数据被排除在外，结果的真实效果估计值可能会被高估或低估，从而扭曲结论。
有选择性偏倚的结果可能会对临床应用产生影响，使医疗服务提供者无法准确了解特定治疗方法的疗效或有效性。此外，如果已经测量了全部结果，但在发表的报告中却没有提及，那么社会就无法评估与未报告结果相关的潜在益处和危害。
选择性报告偏倚举例
请看下面这个选择性报告偏倚的假定例子：
研究人员着手研究常规非阿片类（non-opiate）止痛药 A 与按需（ on-demand）止痛药 B 对严重椎间盘源性腰痛患者疼痛的影响。他们通过三种量表测量疼痛：
1. 视觉模拟量表（VAS）
分析研究结果后，研究人员发现只有 VAS 量表的结果具有统计学意义（P < 0.05），表明止痛药 A 在减轻疼痛方面优于止痛药 B。研究人员决定，既然 NPS 和 MPQ 的结果不显著，他们就只在出版物中报告 VAS 的结果。研究人员选择只报告 VAS 的结果，而不报告其他量表的结果，这就造成了报告结果的偏倚。
理想情况下，研究人员会发表一份研究方案，预先设定他们在进行研究时将使用的方法。方案中包含了他们计划收集的结果信息。当一项研究的结果发表时，研究人员通常会将其与该方案链接起来，以便读者将方案与出版物进行比较。
有了预先登记的方案，读者就可以通过比较方案和出版物中报告的结果，轻松发现选择性报告偏倚。
遗憾的是，在理想的情况下，研究方案的发表频率并不高。在没有研究方案的情况下，论文的方法部分可以用来比较计划结果与论文中报告的结果。
不过，用方法部分来代替真正的方案可能会有欺骗性，因为研究人员可能忽略了在方法部分报告所测量结果的真实范围。
为了将选择性报告偏倚的担忧降至最低，并优化方法论的严谨性，研究人员应始终事先明确其测量结果，在开展研究前公布方案，并报告所有结果，无论其影响的方向或显著性如何。
