信息偏倚，也被称为观察偏倚或测量偏倚，在流行病学研究特别是队列研究中是一个常见问题。它指的是在数据收集过程中由于系统性错误导致的研究结果与真实情况之间的差异。这种偏倚可以影响暴露因素、结局指标的评估，从而对研究结论产生重要影响。信息偏倚在队列研究中的主要表现形式包括：
1. 回忆偏倚：当研究对象需要回忆过去的暴露或行为时，可能会因为时间久远而记不清楚具体的情况，导致报告的信息出现偏差。例如，在一项关于饮食与疾病关系的队列研究中，参与者可能难以准确记住几年前的具体饮食习惯。
2. 观察者偏倚：这是指由于研究人员在数据收集过程中的主观判断或期望影响了结果测量的准确性。比如，在评估某种药物疗效的研究中，如果观察者事先知道哪些受试者接受了治疗，可能会无意识地给予更积极的评价。
3. 测量工具偏倚：使用不准确或者不适合的研究工具也会导致信息失真。例如，如果在一项关于空气污染对健康影响的研究中，使用的空气质量监测设备存在较大误差，则可能无法真实反映环境因素的变化情况。
4. 报告偏倚：指研究对象根据自己的利益、社会期望等因素故意或无意地提供虚假或不完全的信息。这在涉及敏感话题如性行为、药物滥用等领域的队列研究中较为常见。
5. 暴露分类偏倚：当暴露状态的确定存在错误时，就可能出现这种类型的偏倚。例如，在评估吸烟与肺癌关系的研究中，如果将偶尔吸烟者误判为非吸烟者，则会导致对风险估计的不准确。

为了减少信息偏倚的影响，研究设计阶段应采取多种措施，如使用标准化的数据收集方法、盲法观察等手段来提高数据质量，并在数据分析时考虑潜在的偏倚来源。