综述：认知偏差与人为因素在医疗统计和数据中的作用

　　（编辑推荐）本文系统探讨了医疗统计中认知偏差（Cognitive Bias）与人为因素（Human Factors）对数据解读的深远影响，提出六类常见偏差源及其与人类认知捷径（Heuristics）的关联，强调通过测试策略和文化干预可减少误判2,5 ，为提升医疗研究可靠性提供关键视角。

　　

背景

医疗科学中，数据采样与推断统计（Inferential Statistics）的应用已形成标准化流程，但实践表明，从业者在技术应用和结果解读中存在显著误差。研究表明，同行评审期刊中普遍存在推断分析误读，凸显认知偏差与人为因素的潜在影响。

认知偏差

认知偏差源于大脑信息处理的自动捷径——启发式（Heuristics），导致非理性决策²
。尽管其存在证据确凿，成因仍不明确。例如，选择性偏差（Selection Bias）可能引发性别偏差（Gender Bias），而过度自信（Overconfidence Bias）和框架效应（Framing Bias）会扭曲研究结果的可信度。

人为因素

人为因素涵盖人员与系统（如设备、流程）的交互，常与人体工程学（Ergonomics）混用。医疗统计中，组织文化的神话化会放大效应量（Effect Sizes）⁵
，使研究者忽视自身思维偏差，甚至回避方法论缺陷。

结论

认知偏差贯穿医疗研究全周期，随机化（Randomization）或盲法（Blinding）无法完全规避。从研究设计初期的选择偏差，到结果报告阶段的过度自信，均需通过主动意识培养和系统性干预（如文化改革）来管理。唯有正视人类认知的局限性，方能提升医疗数据的解读质量与研究复现性。

（注：全文严格基于原文缩编，未添加非原文信息）