了解总体参数是横断面研究的一个主要目的，但是研究结果常常会存在系统误差，又称为偏倚（bias），系统误差属于非抽样误差（non-sampling error）。
它不仅存在于概率抽样研究，而且存在于其他非概率抽样与非全面调查，甚至普查中。偏倚不能像抽样误差那样可以进行估算，也不能通过增加样本含量而得到控制，偏倚对调查结果的影响却非常大。在某些情况下，由于偏倚没有得到有效控制，会造成研究结果的失真。有效地防止和控制偏倚是保证研究结果真实可靠的关键环节，在研究的设计、实施、数据收集、数据整理与分析等过程中均应设法控制偏倚。
选择偏倚
1．选择偏倚
选择偏倚（selection bias）是指所调查的对象不能代表所要研究的总体。选择偏倚也称为抽样框误差，抽样框是有关总体全部观察单位的名录，用作抽取样本观察单位的依据。为了更好地理解选择偏倚，首先了解两个基本概念：目标总体（target population）即真正的研究对象的全体；抽样总体（sampling population）是用作抽样的总体，也就是抽样框。理想的抽样框要尽可能做到两个总体的一致，否则就会产生选择偏倚。
2．选择偏倚主要来自以下四个方面
（1） 抽样框没有覆盖总体中全部观察单位，因此造成的偏倚影响较大，且不易被发现。
（2） 抽样框包含了非目标总体观察单位，该种偏倚容易被察觉，影响较小。
（3） 抽样框中的观察单位与目标总体观察单位非一一对应，即存在着复合连接。如入户调查房屋市场经济的研究中，采用系统抽样设计，抽样框采用街区门牌号，当目标总体的房型分布有规律时会产生房型偏倚。
（4） 在使用分层抽样、整群抽样等复杂抽样框时，如果抽样框的辅助信息不完整或不正确会导致偏倚。
3．控制方法
在研究设计阶段确定抽样框，即抽样范围时，要求全面、真实、无重复、界定明确等。
