Tout effet qui tend à produire une estimation (de la fréquence d'une maladie, de l'association entre une maladie et un facteur de risque...) différant systématiquement, en plus ou en moins, de la vraie valeur.

Certains biais peuvent être contrôlés ou limités; leur existence doit être prise en compte dans l'interprétation des résultats. On distingue selon leur origine de multiples biais qui peuvent être regroupés en:

- Biais de sélection, intervenant à la conception de l'étude dans la constitution des échantillons: groupe étudié restreint à des volontaires, groupe témoin mal adapté.

- Dans les études en milieu de travail, un biais particulier intervient: le biais de sélection professionnelle ou “Healthy worker effect” qui consiste en ce que les personnes en activité (ou exposées à un risque) sont (presque) toujours en meilleure santé que l'ensemble de la population (ou que les non-exposés).

- Les biais liés aux “ perdus de vue ” nécessitent également une attention particulière.

- Biais d'information, intervenant dans le recueil des données: erreur de mesure, biais d'observation lié à l'enquêteur qui, par exemple, interroge plus soigneusement les cas que les témoins, biais de déclaration ou de mémorisation, lié à la personne interrogée.

- Biais dus aux facteurs de confusion*, dus à l’existence de facteurs de confusion non pris en compte dans l’analyse.