誤分類は、したがって、測定誤差を指します。 疫学研究における誤判別には、非差分誤判別と差分誤判別の2つのタイプがあります。
非分化誤分類編集
非分化誤分類は、変数のすべてのクラス、グループ、またはカテゴリ（暴露、結果、または共変量かどうか）が、すべての研究対象に対 伝統的に、二項変数または二項変数の場合、非分化的な誤分類は、暴露と結果との間の仮定された関係の”過小評価”をもたらすと仮定されてきた。 しかし、これは最近、個々の研究の結果が反復測定の平均ではなく単一の推定値を表し、したがってヌル値（すなわちゼロ）から真の値よりも遠い（または近
Differential misclassificationEdit
Differential misclassificationは、誤分類される誤り率または確率が研究対象のグループ間で異なる場合に発生します。 例えば、血圧測定の精度は、軽い被験者よりも重い人の方が低いかもしれませんし、高齢者の研究では、認知症の高齢者からの報告は、認知症のないものよりも信頼性が低いことがわかります。 このような誤分類の影響は、過大評価から真の価値の過小評価までさまざまです。 統計学者は、このタイプのバイアスを調整する方法を開発しており、既知の場合と定量化可能な場合にこの問題を補償するのに多少役立ちます。