选择偏差是指在研究中招募和保留参与者或分析所获数据的方法上的错误，它使结果不那么可靠。如果研究人员没有预料到这些偏差并采取措施加以避免，那么它就会使一项研究失去色彩。在一份健全的科学研究报告中，研究人员可以讨论所有使用的方法，让读者判断偏见是否可能玷污了研究结果。

选择偏差的一个例子是抽样偏差，即研究的候选人不是随机选择的，这将倾向于歪曲数据。真正的随机抽样方法是从目标人群中抽出各种各样的人，以避免窄样本可能出现的问题，如虚假的相关性，这实际上是谁参与的结果，而不是正在研究的内容。例如，为一项关于宠物健康的研究招募专注于兽医办公室的人，会产生抽样偏差，因为有健康宠物的人不会被招募到。

选择性偏差也会影响到保留率。在一个研究过程中，特别是在一个漫长的研究过程中，往往会出现一定量的减员，因为人们因各种原因退出或变得不合格。如果这个比率很高，它可以通过缩小样本并使其不那么随机来歪曲最终结果。如果一项研究没有足够的措施来鼓励参与者坚持到最后，它就可能存在选择偏差问题。

提前停止试验会干扰时间间隔，可能会产生错误或误导性的数据。同样，没有充分控制数据，使用不良的统计分析方法，也会产生选择偏差。研究人员也可能混淆因果关系，制造虚假的相关关系，或以其他方式曲解研究结果。如果他们分析数据的方式证实了错误的结论，那么他们的最终结果可能会降低价值。

科学研究可能很难避免某种程度的偏见。在一个项目开始之前，研究人员可能会坐下来讨论可能的偏见和处理这些偏见的方法，因此他们可以提前计划，以解决诸如选择偏见等问题。他们在研究过程中进行监测，以检查新出现的偏见的迹象，并对如何评估和讨论数据持谨慎态度。同行评审是这一过程的重要组成部分，因为它允许第三方提供意见，他们不太可能对结果有兴趣，因此可以诚实地评估一个项目的有效性。