當測量無法測到真值時，就產生偏差。偏差的來源包括系統誤差與隨機誤差。其中隨機誤差是指隨機樣本的估計值與其所來自之研究族群的實際參數值的差異，主要來自抽樣變異所引起，而通常隨機誤差的產生較難控制與預防；而系統誤差是隨機樣本的估計值與真正值的差異，主要來自研究設計、分析方法或測量工具等人為因素。系統誤差包含選擇誤差、資訊誤差、干擾誤差以及其他非隨機誤差。
- 世代研究產生的偏差
- 在收集暴露組與非暴露組個案時，若對象的選取產生不公平的比較，便會產生選樣偏差。此研究常見的選樣偏差為健康工作者效應，例如健康不良者無法從事某些職業，或有些健康狀況較差之應徵者可能會被篩除。因此，如不考慮此種效應，而將勞工之死亡率直接與一般人口之疾病率或死亡率相比，則會產生選樣上的偏差。
- 此研究的資訊誤差會在疾病測量、分類或資料收集方法不正確所造成，主要因為診斷錯誤而產生疾病分組上的錯誤。
- 追蹤誤差也常發生於世代研究中，因為世代研究的參與個案常因對研究時間過長而拒絕繼續參與研究，或因為追蹤機制不佳而失去研究個案。如果暴露組與非暴露組中失去研究個案的比例有明顯的差異，則可能造成研究誤差。
- 病例對照研究產生的偏差
- 在選擇病例與對照個案時，若研究個案的選取不適當，產生不公平的比較，便會產生選樣偏差。此研究常見的選樣偏差為柏克森偏差，指利用醫院就診或住院病人作為研究對象時，由於入院率的不同或就診機會的不同而導致的偏差。若我們以此研究對象作流行病學研究時，因為住院病患容易有許多併發的疾病，也相對比較嚴重，所以很容易有經歷過多種不同的暴露，這樣的選樣偏差會造成過度高估暴露對於疾病的危險性。
- 因病例對照研究必須由研究對象回憶以往的暴露經驗，通常病例的個案腦海中會搜尋記憶中有那些致病因子的暴露，企圖去解釋或瞭解為何他們會得病。對照個案因為他們沒有生病，可能較少去記憶一些暴露，這樣的偏差稱為回憶偏差，會造成假相關的產生。
- 觀察誤差也常發生於病例對照研究中，類似霍桑效應，當訪視員(觀察員)事先知道要訪問的個案是病例或是健康對照者的話，他們可能對有病的個案採取較深入的訪談，甚至藉暗示或語調或肢體語言等得到他們所想要的回應，如此就可能得出二者有相關的結果，但實際上可能是訪視員偏差所造成的假相關。