Fehlklassifizierung bezieht sich somit auf Messfehler. Es gibt zwei Arten von Fehlklassifizierungen in der epidemiologischen Forschung: nicht differentielle Fehlklassifizierung und differentielle Fehlklassifizierung.
Nichtdifferentielle Fehlklassifizierung
Eine nichtdifferentielle Fehlklassifizierung liegt vor, wenn alle Klassen, Gruppen oder Kategorien einer Variablen (ob Exposition, Ergebnis oder Kovariate) für alle Studienteilnehmer die gleiche Fehlerrate oder Wahrscheinlichkeit einer Fehlklassifizierung aufweisen. Es wurde traditionell angenommen, dass bei binären oder dichotomen Variablen eine nichtdifferentielle Fehlklassifizierung zu einer Unterschätzung der Hypothese führen würde Beziehung zwischen Exposition und Ergebnis. Dies wurde jedoch in jüngerer Zeit in Frage gestellt, da die Ergebnisse einzelner Studien eine einzige Schätzung und nicht den Durchschnitt wiederholter Messungen darstellen und daher weiter (oder näher) vom Nullwert (dh Null) entfernt sein können als der wahre Wert.
Differentielle Fehlklassifizierungbearbeiten
Eine differentielle Fehlklassifizierung tritt auf, wenn die Fehlerrate oder Wahrscheinlichkeit einer Fehlklassifizierung zwischen den Gruppen der Studienteilnehmer unterschiedlich ist. Zum Beispiel kann die Genauigkeit der Blutdruckmessung für schwerere als für leichtere Studienteilnehmer niedriger sein, oder eine Studie mit älteren Personen kann feststellen, dass Berichte von älteren Personen mit Demenz weniger zuverlässig sind als solche ohne Demenz. Die Auswirkungen einer solchen Fehlklassifizierung können von einer Überschätzung bis zu einer Unterschätzung des wahren Wertes variieren. Statistiker haben Methoden entwickelt, um diese Art von Verzerrung auszugleichen, die dazu beitragen können, dieses Problem zu kompensieren, wenn es bekannt und quantifizierbar ist.