ジョセフ・バークソン

ジョセフ・バークソン（1899年5月14日 - 1982年9月12日）^[1]は、物理学者（1920年、ニューヨーク市立大学[CCNY]で理学士、1922年、コロンビア大学で修士）、医師（1927年、ジョンズホプキンス大学で医学博士）、統計学者（1928年、ジョンズホプキンス大学で理学博士）として教育を受けた。^[2]彼は、バークソンのパラドックスとして知られる選択効果によって引き起こされる観察研究の偏りの原因を特定したことで最もよく知られている。^[3]

1950年、ミネソタ州ロチェスターのメイヨークリニックの生体測定学および医療統計学部門^[2]の部門長（1934～1964年）として、バークソンは「2つの回帰分析は存在するのか？」と題する重要な論文を執筆した。 ^[4]この論文でバークソンは、それまで一般的に適用されていると想定されていた古典的な誤差モデルと矛盾する回帰分析の誤差モデルを提案し、以来、これはバークソン誤差モデルと呼ばれている。古典的な誤差モデルが真の変数から統計的に独立しているのに対し、バークソンのモデルは観測された変数から統計的に独立している。^[5]キャロルら（1995）は、2種類の誤差モデルを次のように呼んでいる。^[6]

• 古典的な測定誤差モデルや誤差較正モデルなどの誤差モデルでは、( Z 、 X ) が与えられたときの W の条件付き分布がモデル化され ます。このようなモデルの使用は、 X を直接決定しようとする場合に適していますが、測定におけるさまざまな誤差によってこれが妨げられます。
• 回帰キャリブレーションモデル（制御変数モデルまたはバークソン誤差モデルとも呼ばれる）では、 （Z、  W ）が与えられた場合のXの条件付き分布がモデル化されます。

バークソンは、確率的手法において正規分布よりもロジスティック分布の使用を提唱した重要な人物としても広く知られています。 ^[7]バークソンは、1944年にロジットモデル を導入し、 ^{[8]この用語を作った人物としても知られています。この用語は、1934年に}チェスター・イトナー・ブリスが開発した非常によく似たプロビットモデルから類推的に借用されました。

バークソンは、喫煙が癌を引き起こすという考えに反対する著名な人物だった。1957年のリゲット・アンド・マイヤーズ年次報告書では、「証拠を総合的に判断すると、いかなる合理的な科学的根拠に基づいても、喫煙が肺癌を引き起こすことは立証されていない」と述べている。^{[9]有名な報告書}「喫煙と健康：公衆衛生局長官諮問委員会報告書」 の発行後、ライフ誌では「喫煙が肺癌を引き起こすかどうかは非常に疑わしい」と述べていると引用されている。 ^[10]

• Berkson J. 病院データへの4分割表分析の適用の限界。バイオメトリクス速報。1946;2(3):47–53。PMID 21001024。
• Berkson J. 病院データへの4分割表分析の適用の限界。国際疫学ジャーナル。2014;43(2):511–515。DOI: 10.1093/ije/dyu022。PMID 24585734。制限付き転載。