バークソン誤差モデル

バークソン誤差モデルは、測定におけるランダム誤差（または誤分類）を記述したものです。古典的な誤差とは異なり、バークソン誤差は測定にほとんど偏りを引き起こしません。これは、 1950年に発表された「2つの回帰が存在するか？」 ^[1]と題された論文でジョセフ・バークソンによって提案されました。

バークソン誤差の例は、疫学研究における曝露評価で発生します。曝露データが高度に集約されている場合、バークソン誤差が古典的誤差よりも優勢になる可能性があります。この種の誤差は研究の検出力を低下させますが、リスク推定値自体は弱まりません (ランダム誤差が優勢な場合とは異なります)。

• Buonaccorsi, John P. (2010). 測定誤差: モデル、方法、およびアプリケーション。CRC Press。pp. 76–78。ISBN 978-1-4200-6658-6。
• Carroll, RJ; Ruppert, D.; Stefanski, LA (2006)。非線形モデルにおける測定誤差（第2版）。ロンドン：Chapman & Hall。pp. 26–32。ISBN 1-4200-1013-1。