高考-公共衛生師流行病學113 年第 24 題單選題
下列何項方法無法減少流行病學研究中選樣偏差（selection bias）？
A增加樣本數正確答案
B增加回應率（response rate）
C採用新發病病例而非盛行病例
D進行基於族群的病例對照研究，而非基於醫院的病例對照研究
A正確答案
選樣偏差是系統性誤差，增加樣本數只能降低隨機誤差，無法消除偏差。
為什麼答案是 A
增加樣本數只能縮小信賴區間、降低隨機誤差（random error），但選樣偏差是系統性誤差，來自抽樣設計本身的缺陷，樣本再大也是「錯得更精準」，無法消除偏差。
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完整詳解
Pro · 無限重點 選樣偏差是系統性誤差，增加樣本數只能降低隨機誤差，無法消除偏差。
口訣：偏差靠『設計』解決，樣本數只解決『精確度』。看到「增加樣本數解決偏差」直接選！
逐選項分析
A✓ 正確
增加樣本數只能縮小信賴區間、降低隨機誤差（random error），但選樣偏差是系統性誤差，來自抽樣設計本身的缺陷，樣本再大也是「錯得更精準」，無法消除偏差。
B✕
低回應率會造成無回應偏差（non-response bias），因願意回應者與不願回應者特性不同。提高回應率可使樣本更接近母體，有效減少選樣偏差。
C✕
盛行病例（prevalent cases）會排除已死亡或痊癒者，造成存活者偏差（Neyman bias）；改採新發病例（incident cases）能納入完整病程，降低選樣偏差。
D✕
醫院型病例對照研究的對照組是「其他病人」，並非一般族群代表，易產生 Berkson's bias。族群型研究從一般人口抽樣，代表性更佳，可減少選樣偏差。
誤差類型 vs 解決方法
| 誤差類型 | 來源 | 解決方法 | 增加樣本數有效？ |
|---|
| 隨機誤差 | 抽樣機率波動 | 增加樣本數 | ✅ 有效 |
| 選樣偏差 | 抽樣設計缺陷 | 改善抽樣方法、提高回應率 | ❌ 無效 |
| 資訊偏差 | 測量/回憶錯誤 | 盲化、標準化工具 | ❌ 無效 |
| 干擾偏差 | 第三變項混淆 | 配對、分層、多變項分析 | ❌ 無效 |
最常見陷阱：把「增加樣本數」當萬靈丹。考選部最愛考這個迷思！樣本數只處理隨機誤差，偏差屬於系統誤差，要靠研究設計（抽樣方法、盲化、配對）來解決。記住：Bigger ≠ Better，設計對才最重要。 
