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。
在临床研究中，参与者被分配到不同的小组。每组接受不同的干预措施进行比较。
以下是可能出现信息偏倚的几种方式：
- 研究人员知道每组参与者接受的干预措施
- 研究人员使用不同的方法评估每组的结果
- 与干预措施相关的结果存在系统性测量误差
在这些情况下，研究人员在测量结果时会无意识地偏向某一组。
信息偏倚不是欺诈
信息偏倚不应与欺诈混为一谈。研究人员必须故意篡改数据，使一组数据对另一组有利，这才是欺诈行为。
信息偏倚的例子
请看以下关于结果信息偏倚的假设例子。
示例 1
研究人员知道哪些受试者服用了哪种药物
在一项临床前研究中，研究人员比较了药物 A 和药物 B 对小鼠身体活动的影响。他们假设，服用药物 A 的小鼠体力活动会更多。
如果研究人员知道哪一组小鼠服用了 A 药物，他们可能会不自觉地将主观测量的体力活动解释为 A 药物优于 B 药物。
如果他们不知道有干预组，他们的无意识偏见就不会影响结果测量。
示例 2
研究人员对患有严重椎间盘源性腰痛的患者进行了常规非手术止痛药 A 与按需止痛药 B 的对比研究。他们假设常规止痛药 A 比止痛药 B 更能减轻疼痛。
受试者知道他们所接受的干预
如果患者知道他们属于接受止痛药 A 的干预组，他们可能会报告疼痛减轻。在试验期间，一些受试者需要额外的止痛药。他们可以申请额外的药物。
管理者存在偏见
额外使用止痛药的总次数是由一名护士测量的研究结果。假设使用额外止痛药的护士认为常规止痛药会减轻疼痛（正如研究人员所假设的那样）。还假设该护士知道参与者被分配到了哪一组。因此，该护士可能会扣留额外的止痛药。
这是在无意识的情况下发生的，并不是故意的。由于给 A 组参与者注射的止痛药较少，结果就会偏向于 A 组药物而不是 B 组药物。
如何防止偏差：盲法/蒙蔽
可以通过对参与者、研究人员和结果评估人员进行 "盲法 "( blinding)或 "蒙蔽 "( masking)来减少信息偏倚。盲法/蒙蔽的字面意思并不是失去视力或戴上面具。它是指对参与研究的各方隐瞒干预措施的相关知识，以确保暴露状态的清洁。
例如，在上文的示例 2 中，可以采取措施确保：
- 研究参与者不知道他们服用的药片
- 执行试验和分析结果的研究人员不知道哪一组参与者服用了每种药物
- 给药的护士不知道是哪个组别
盲法有助于减少无意识信念的影响，因为无意识信念可能会使结果偏向某一组。
在某些研究中，对研究者和/或参与者进行盲法操作并非总是可行。在外科试验中，研究者/实施手术的医生必须知道是否已经实施了手术。
不过，在大多数研究中，盲法是可行的，而且对确保结果的测量和可比性至关重要，这样才能获得准确的测量结果。
最后
信息偏倚会影响研究结果。有时，参与研究的研究人员或受试者甚至没有意识到他们正在表现出信息偏倚。为了安全地消除信息偏倚，可以尝试使用盲法和蒙蔽法来隐藏研究中的所有重要信息。
