病例对照研究中的选择偏倚主要有：
1．入院率偏倚
入院率偏倚（admission rate bias）亦称Berkson偏倚（Berkson’s bias），是指利用医院就诊或住院患者作为研究对象时，由于入院率的不同而导致的偏倚。患者所患疾病的严重程度，不同医院的技术特点，患者的就医条件以及医疗保健制度等，均可影响入院率，而入院率的差别可能会夸大或掩盖某因素与疾病的真实联系。
减少此类偏倚，主要是在设计阶段尽量随机选择研究对象或在多个医院选择研究对象，使影响入院率的因素得到均衡。
2．现患病例-新发病例偏倚
现患病例-新发病例偏倚（prevalence- incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）。由于研究对象选自现患病例，所获信息未必与该病的发病有关，而且现患病例可能已经改变了病前的生活习惯，从而导致对某因素与疾病关联的错误估计。
在研究开始时，将病例的纳入标准定为新发病例可以减小偏倚程度。
3．检出症候偏倚
检出症候偏倚（detection signal bias）是指某因素与某疾病本无关联，但患者却因该因素产生的症状或体征而及早就医，从而提高了该病的检出率，以致得出该因素与该疾病相关联的错误结论。
如果在收集的病例中同时包括早、中、晚期患者，则检出病例中此类暴露的比例会趋于正常，偏倚可以得到纠正。
除以上几种外，在病例对照研究中常见的选择偏倚还有时间效应偏倚（time effect bias）、易感性偏倚（susceptibility bias）、排除偏倚（exclusive bias）等。
