疫学のデータを扱うとき、もしくは文献を読むときに、データが偏りや交絡の影響を受けていないか注意して解釈する必要があります。
偏りとは
偏りとは、観察された結果が真実の姿からある方向にずれている状態を表します。偏りには2種類あります。
1つ目は、選択バイアスselection biasといい、調査対象とする集団の選定に偏りが生じる場合です。例えば、症例群を病院に来る患者、対照群を来院者ではない一般市民から選ぶ場合、健康への関心度や既往歴などに集団と差があることが考えられる。
2つ目は、情報バイアスinformation biasであり、アウトカム（疾病発症、検査結果、インタビューなど）の測定結果に偏りが生じることです。思い出しバイアスrecall bias（過去に関する記憶の度合いが症例群と対照群で異なる）、質問者バイアスinterviewer bias（質問をする担当者の聞き方が症例群と対照群で異なる）などがある。
こうした偏りは、データ収集後の解析段階では、制御することはできないことが特徴です。
交絡とは
交絡とは、アウトカムと曝露の関係に、他の要因が影響を及ぼすことを言い、その因子を交絡因子confounding factorと呼びます。交絡バイアスという呼び方をされることもあります。
交絡は偏りとは異なり、解析段階で制御することができます（これを調整と呼びます）。
まとめ
偏りにはいくつか種類があり、交絡も偏りの一つとして捉えられることがあります。偏りは調整できない、交絡は調整可能と覚えるもの手かと思います。
