Au sens statistique, un biais est défini comme la différence entre l'espérance mathématique (= la moyenne) d'un estimateur et la vraie valeur du paramètre.

En épidémiologie, un biais est la distorsion provoquée par un facteur, conduisant à une estimation erronée d'un estimateur. On parle de biais de confusion, de biais de mémorisation, de biais de Bergson, de biais de sélection, ... Certaines techniques statistiques d'ajustement a posteriori, ou certaines mesures prises des la mise en place du protocole (a priori) permettent de corriger, voire de contrler certains biais (ceux qui sont connus ou suspectés).

Une propriété remarquable (et recherchée) des essais randomisés est que la technique de randomisation permet d'éliminer tous les biais (lorsqu'elle est correctement et honnêtement mise en oeuvre).