在进行资料整理时，可能会遇到多种类型的偏倚。了解这些偏倚有助于我们采取措施减少它们对研究结果的影响。以下是几种常见的偏倚类型：
1. 选择偏倚：这是指由于样本的选择方式不恰当导致的误差。例如，在病例对照研究中，如果病例组和对照组在某些特征上存在系统性差异，则可能导致选择偏倚。
2. 回忆偏倚：当研究对象需要回忆过去的暴露情况或行为习惯时，不同的人可能会有不同的记忆准确度，这会导致回忆偏倚。这种偏倚常见于回顾性研究中。
3. 信息偏倚（测量偏倚）：由于数据收集过程中出现的误差所导致的偏倚。比如，在进行问卷调查时，如果问题表述不清或者受访者理解错误，则可能产生信息偏倚。
4. 混杂偏倚：当某个或某些非研究因素同时与暴露和结局有关联，并且在两组间分布不均时，就可能会引入混杂偏倚。例如，年龄、性别等因素如果没有得到适当控制，可能会对结果造成影响。
5. 失访偏倚：在随访研究中，如果部分参与者中途退出或无法继续参与研究，则可能导致失访偏倚。特别是当这些人的特征与留下的参与者有显著差异时，这种偏倚的影响会更加明显。
6. 出版偏倚：指那些具有统计学意义的阳性结果更容易被发表，而阴性结果则较难见诸学术期刊的现象。这会导致文献综述或meta分析中出现偏差。

为了尽量减少这些偏倚对研究的影响，在设计和实施流行病学研究时应采取相应的预防措施，并在数据分析阶段采用适当的统计方法来调整潜在的偏倚因素。