不响应偏倚（bias from nonresponse），理学-统计学-生物、医药、卫生统计-临床试验的自适应性设计，不响应导致的估计的偏差。不响应偏倚产生的原因是因为不响应使得采集的数据缺少某些类型的样本，数据不能代表总体，从而导致估计是有偏的。在临床医学的对照研究中，如果暴露组和非暴露组的不响应率显著不同，这会导致处理作用的估计是有偏的。被调查者拒绝回答敏感问题也会产生不响应偏倚。例如，高收入者拒绝回答收入会导致居民收入的估计偏低。减小不响应偏倚的一种方式是改进采集数据的方法以减小不响应率，例如改进调查问卷的设计。另一种方式是发展专门的统计方法。减小不响应偏倚的分析方法是缺失数据分析领域中的重要研究内容，包括加权方法、填补方法和对缺失机制建模的似然方法。美国密歇根大学教授R.J.A.利特尔和美国哈佛大学统计系教授D.B.鲁宾的专著《缺失数据统计分析》是该领域的权威著作。加权方法是调整样本的权重以减小偏倚。