Quasi tutti gli studi sono soggetti a errori—usano campioni prelevati da una popolazione per stimare ciò che sta accadendo o ciò che potrebbe verificarsi in tutta la popolazione. Questi errori possono essere ampiamente divisi in due: errore casuale ed errore sistematico. L’errore casuale è il gioco del caso e si traduce in una stima dell’effetto (ad esempio, il rischio relativo) che è ugualmente probabile che sia al di sopra o al di sotto del valore reale. Il suo ruolo è valutato con misure statistiche come i valori p e gli intervalli di confidenza., L’errore sistematico è chiamato bias e porta anche alla stima al di sopra o al di sotto del valore reale. L’errore sistematico può essere ulteriormente suddiviso in bias di informazione, che si riferisce alla errata classificazione dei dati, e bias di selezione, che è al centro di questo articolo.

Bias limita le conclusioni che possono essere tratte da un’analisi. È particolarmente problematico perché, a differenza della confusione, si può fare poco per “consentire” o “controllare” una volta raccolti i dati. Come tale è in molti modi un problema di progettazione di studio, pianificazione e pratica.

Il bias di selezione negli studi epidemiologici si verifica quando esiste una differenza sistematica tra le caratteristiche di quelli selezionati per lo studio e quelli che non lo sono., Si verifica anche negli studi di intervento quando ci sono sistematici <