在进行时尚病学研究的数据整理过程中，为了确保结果的有效性和靠谱性，需要特别关注并控制可能产生的各种偏倚。以下是几个主要方面：
1. 选择性偏倚：这是指因为样本的选择方法不适合致使的结果偏差。比如，在病例对照研究中假如对照组和病例组的选取标准不同，则可能致使结论失真。因此，在设计阶段就应该明确抽样办法，尽可能使用随机化原则来降低这种偏差。
2. 测量偏倚：这一般发生在数据采集环节，由于测量工具或办法的不同而引起的误差。为了控制这一问题，研究者应用经过验证的、标准化的数据采集工具和技术，并对所有参与者进行一致性的评估。
3. 回忆偏倚：在回顾性研究中较为容易见到，因为受访者记忆不准确或者有意无意地提供错误信息所致使的偏差。可以通过设计问卷时增加细节提示、使用辅助记录等方法减轻此问题的影响。
4. 混杂原因控制：混杂变量是指那些既与暴露有关又与结局有关的非研究变量，它们或许会干扰对主要研究关系的真实反映。通过分层剖析、多变量回归模型等统计办法可以有效地调整和控制这类混杂效应。
5. 失访偏倚：在长期追踪研究中，部分受试者可能中途退出或没办法继续参与，这可能致使样本代表性降低。因此，在设计时应考虑足够的样本量，并采取手段尽可能降低失访率；同时，对于已经发生的失访状况，需要合理评估其对结果的影响。
总之，好的研究设计、严格的水平控制与科学的数据剖析办法是有效防范和降低偏倚的重点。
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