Tồn tại sai số hệ thống trong nghiín cứu khi kết quả nghiín cứu có xu hướng khâc với giâ trị thật một câch có hệ thống. Khi sai số hệ thống nhỏ thì nghiín cứu sẽ chính xâc; mức chính xâc năy không lệ thuộc cỡ mẫu. Khả năng có sai số hệ thống trong câc nghiín cứu lă rất nhiều, nhất lă câc nghiín cứu trín cộng đồng vì người nghiín cứu khó có thể kiểm soât hoăn toăn được câc đối tượng nghiín cứu như trong phòng thí nghiệm. Thím văo đó lă khó đạt
được một mẫu đại diện thực sự cho quần thể; vă việc đo lường câc biến số thường phải tinh tế, nhất lă câc biến số về nhđn câch, kiểu sống, thói quen (như uống rượu, hút thuốc lâ, ăn mặn...), những phơi nhiễm trước đó với câc điều kiện môi trường...; những vấn đề đó căng lăm tăng thím khả năng tồn tại của câc sai số hệ thống trong câc nghiín cứu.
Nguồn gốc của sai số hệ thống trong câc nghiín cứu thì có nhiều vă thay đổi tuỳ theo mỗi nghiín cứu cụ thể; có trín 30 loại sai số hệ thống khâc nhau, nhưng có thể xếp trong 2 nguồn chính lă: sai số chọn (câc đối tượng văo nghiín cứu) vă sai số đo lường (câc biến số
nghiín cứu).
1. Sai số chọn
Sai số chọn (hay sai số tuyển chọn) xuất hiện khi có một sự khâc biệt có hệ thống về
câc đặc tính của câc đối tượng được chọn vă câc đối tượng không được chọn văo nghiín cứu. Một loại sai số hệ thống rất hay xảy ra khi câc đối tượng tình nguyện tham gia nghiín cứu; vì những người năy thường có một lý do năo đó có thể liín quan tới tình trạng sức khoẻ, hoặc có thể có một mối lo lắng đặc biệt với một phơi nhiễm trước đđy. Ví dụ, những người chấp nhận tham gia văo nghiín cứu vềảnh hưởng của thuốc lâ đối với sức khoẻ thường có thói quen hút thuốc không giống như những người không trả lời, những người năy thường có thói quen hút nhiều hơn. Khi nghiín cứu một vấn đề năo đó dựa trín sức khoẻ của những trẻ nhỏ thường phải có sự hợp tâc chặt chẽ của bố mẹ chúng, nếu sự hợp tâc đó không tốt thì sẽ có sai số. Ví dụ, một nghiín cứu thuần tập phải theo dõi một tập hợp những đứa trẻ từ sơ sinh đến 12 thâng tuổi, tỷ lệ những đứa trẻ theo dõi được khâc nhau tuỳ thuộc văo mức thu nhập của bố mẹ
chúng.
Sai số chọn rất quan trọng khi bệnh vă yếu tố nghiín cứu “không có sẵn”. Ví dụ, những công nhđn trong một xí nghiệp phơi nhiễm với formaldĩhyde; những người bị rât mắt nhiều hơn thường đê rời khỏi nơi lăm việc của họ do tự ý hoặc ý kiến của y tế, những người còn lại thường ít bị rât mắt hơn; từđó nếu tiến hănh một nghiín cứu về vấn đề kết hợp giữa phơi nhiễm với formaldĩhyde vă rât mắt trong môi trường lao động có thểđưa ra kết quả hoăn toăn sai.
Câc nghiín cứu dịch tễ học được tiến hănh trong môi trường nghề nghiệp thường có sai số chọn rất quan trọng, được ghi nhận bằng tín “ kết quả từ những người khoẻ” . Có sai số
năy vì thường những người công nhđn phải có đầy đủ sức khoẻ để thực hiện công việc của mình; những người bị bệnh hoặc thiếu sức khoẻ thường đê rời khỏi nơi lăm việc. Tương tự, kết quả có thể bị sai khi một nghiín cứu chỉ dựa trín câc khảo sât tại câc cơ sở y tế, chắc chắn những người năy sẽ không giống với những người khâc về những điều cần khảo sât. Cần phải kiểm soât sai số chọn trong mọi nghiín cứu cho dù câc nghiín cứu đó được thiết kế theo loại năo.
2. Sai số đo lường
Sai số đo lường (sai số xếp lớp) xuất hiện khi đo lường thiếu chính xâc câc biến số về
sai sốđo lường, có thể do phương tiện đo lường (mây móc, dụng cụ, hoâ chất...) có thể do con người tiến hănh đo lường (trình độ, đăo tạo, ý thức trâch nhiệm, sức khoẻ...). Ví dụ, đo lường một biến số hoâ sinh hoặc lý sinh, không khi năo có thể chính xâc tuyệt đối được, câc labo khâc nhau thường đạt được câc kết quả không như nhau từ cùng một mẫu. Câc mẫu nghiệm của nhóm bệnh vă nhóm chứng được chia ra một câch ngẫu nhiín văo câc labo khâc nhau để
xĩt nghiệm thì sai số sẽ ít trầm trọng hơn khi phđn tích sự kết hợp nhđn quả so với tất cả mẫu nghiệm của nhóm bệnh được xĩt nghiệm trong cùng một la bo vă tất cả mẫu nghiệm của nhóm chứng được xĩt nghiệm trong một labo khâc. Nếu như 2 labo năy đưa ra câc kết quả
khâc nhau một câch có hệ thống khi xĩt nghiệm cùng một mẫu nghiệm thì việc đânh giâ sau
đó của kết quả nghiín cứu sẽ bị sai chệch.
Một sai sốđo lường quan trọng trong câc nghiín cứu bệnh chứng hồi cứu lă sai số nhớ
lại. Nó tồn tại khi nhóm chứng vă nhóm bệnh nhớ lại không như nhau về phơi nhiễm. Ví dụ, những người bị bệnh thường nhớ tốt hơn về việc phơi nhiễm của mình nhất lă khi ai cũng biết rằng sự phơi nhiễm đó có liín quan tới bệnh nghiín cứu (ví dụ, ít hoạt động thể lực vă câc bệnh tim). Loại sai số năy có thể lăm tăng quâ mức hậu quả liín quan tới phơi nhiễm (những người bị bệnh tim có xu hướng nhớ rằng trước đđy họđê thiếu hoạt động thể lực), hoặc lă ước lượng non (khi những người bị bệnh có sự phủ nhận phơi nhiễm trước đđy nhiều hơn so với những người lăm chứng).
Khi sai sốđo lường có cùng mức như nhau trong câc nhóm so sânh (sai số không khâc biệt) thì thường dẫn tới một ước lượng non vềđộ mạnh thật của sự kết hợp. Chính loại sai số
năy lăm cho một số nghiín cứu dịch tễ học (về cùng một vấn đề) đem lại câc kết quả không như nhau.