Modelo de error de Berkson

El modelo de error de Berkson describe el error aleatorio (o la clasificación errónea) en la medición . A diferencia del error clásico , el error de Berkson produce poco o ningún sesgo en la medición. Fue propuesto por Joseph Berkson en un artículo titulado "¿Existen dos regresiones?", ^{[ 1 ]} publicado en 1950.

Un ejemplo de error de Berkson se presenta en la evaluación de la exposición en estudios epidemiológicos. Este error puede predominar sobre el error clásico en casos donde los datos de exposición están altamente agregados. Si bien este tipo de error reduce la potencia del estudio, las estimaciones de riesgo en sí mismas no se ven afectadas (como ocurriría si predominara el error aleatorio ).

• Buonaccorsi, John P. (2010). Error de medición: modelos, métodos y aplicaciones . CRC Press. págs. 76–78 . ISBN  978-1-4200-6658-6.
• Carroll, RJ; Ruppert, D.; Stefanski, LA (2006). Error de medición en modelos no lineales (Segunda  edición). Londres: Chapman & Hall. págs. 26–32 . ISBN  1-4200-1013-1.