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本文AJE将讨论了数据缺失偏差，包括遗漏和参与者退出/死亡导致的数据缺失，这会使结果出现偏差。文章强调了意向性分析的重要性，以弥补数据缺失。评估时，需检查参与者人数与各组是否一致，并确认是否进行了ITT分析，以避免不准确的研究结论。

信息偏倚（Information bias），也称测量偏倚（Measurement bias），是指对结果进行系统测量和/或分析时出现的不同结果，可能是由于研究人员了解参与者被分配到的组别，从而导致结果和结论出现偏差。

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。，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。

生活中我们叫它偏见，研究中我们叫它偏差，但究竟什么是偏见/偏差？它如何影响我们？它是如何出现在我们的日常生活中的？如何避免它们，本期AJE就详细为大家讲解。