队列研究在实施过程中可能会遇到多种类型的偏倚，主要包括选择性偏倚、失访偏倚、信息偏倚以及混杂偏倚等。
1. 选择性偏倚：这是指由于研究对象的选择方式不当导致的偏差。比如，在招募研究对象时，如果只选择了易于接触的人群或者特定特征的人群作为研究样本，可能会导致研究结果不能很好地代表整个目标人群的情况，从而影响研究结论的真实性和外部效度。
2. 失访偏倚：在长期跟踪观察的研究中，部分参与者可能因为各种原因中途退出或无法继续参与研究（如搬家、疾病恶化等），这可能导致最终分析的数据集与原始样本存在差异。如果失访者的某些特征与其他参与者显著不同，则会影响研究结果的准确性。
3. 信息偏倚：这是指在数据收集过程中由于测量方法不准确或者记录错误等原因造成的偏差。例如，在评估暴露因素时，如果对不同组别的受试者采用不同的标准或工具进行测量，就可能产生系统性的误差；另外，回忆偏倚也是一种常见的信息偏倚形式，特别是在回顾性队列研究中更为明显。
4. 混杂偏倚：当研究中的某个变量同时与暴露因素和结局事件相关时，该变量就会成为潜在的混杂因子。如果在分析时不加以控制或调整，则可能导致对暴露-效应关系的真实估计发生扭曲。例如，在探讨吸烟与
肺癌的关系时，如果不考虑饮酒这一混杂因素的影响，可能会高估或低估吸烟导致的风险。
为了减少这些偏倚的影响，研究者需要在设计阶段就充分考虑到可能存在的问题，并采取相应的预防措施，如采用随机化方法、实施严格的随访策略、使用统一且准确的数据收集工具等。同时，在数据分析时也要注意识别并处理潜在的混杂因素，以提高研究结果的有效性和可靠性。
