在进行流行病学研究的数据整理过程中，为了确保结果的有效性和可靠性，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：这是指由于样本的选择方式不恰当导致的结果偏差。例如，在病例对照研究中如果对照组和病例组的选取标准不同，则可能导致结论失真。因此，在设计阶段就应该明确抽样方法，尽量采用随机化原则来减少这种偏差。
2. 测量偏倚：这通常发生在数据收集环节，因为测量工具或方法的不同而引起的误差。为了控制这一问题，研究者应使用经过验证的、标准化的数据收集工具和技术，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常见，由于受访者记忆不准确或者有意无意地提供错误信息所导致的偏差。可以通过设计问卷时增加细节提示、采用辅助记录等方式减轻此问题的影响。
4. 混杂因素控制：混杂变量是指那些既与暴露有关又与结局相关的非研究变量，它们可能会干扰对主要研究关系的真实反映。通过分层分析、多变量回归模型等统计方法可以有效地调整和控制这些混杂效应。
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无法继续参与，这可能导致样本代表性下降。因此，在设计时应考虑足够的样本量，并采取措施尽量减少失访率；同时，对于已经发生的失访情况，需要合理评估其对结果的影响。

总之，良好的研究设计、严格的质量控制以及科学的数据分析方法是有效防范和减少偏倚的关键。