El modelo de error de Berkson es una descripción del error aleatorio (o clasificación errónea) en la medición . A diferencia del error clásico, el error de Berkson causa poco o ningún sesgo en la medición. Fue propuesta por Joseph Berkson en un artículo titulado “¿Hay dos regresiones?”, [1] publicado en 1950.
Un ejemplo de error de Berkson surge en la evaluación de la exposición en estudios epidemiológicos. El error de Berkson puede predominar sobre el error clásico en los casos en que los datos de exposición están muy agregados. Si bien este tipo de error reduce el poder de un estudio, las estimaciones de riesgo en sí mismas no se atenúan (como sería el caso donde predomina el error aleatorio ).