Оши́бки измере́ния в объясня́ющих переме́нных, отклонение наблюдаемого значения регрессора от истинного, способное приводить к несостоятельным оценкам эконометрической модели.

Проблема ошибок измерения является одним из классических источников эндогенности. Если предположить, что фактическое значение регрессора представляет собой сумму истинного значения и ошибки измерения, то при использовании такого регрессора в эконометрической модели ошибка измерения станет частью ошибки всей модели, из-за чего предпосылка об ортогональности ошибки модели и регрессора будет нарушена. Можно показать, что в данном случае это смещение будет направлено к нулю.

Чаще всего проблема ошибок измерения регрессоров встречается в опросных данных. Например, при оценке функции предложения труда в качестве ключевой объясняющей переменной используется почасовая ставка заработной платы, которая представляет собой отношение трудового дохода к отработанным часам за определённый период. Если же отработанные часы измерены неправильно, то коэффициент при заработной плате в функции предложения труда будет смещён. В результате ошибки измерения в отработанных часах возникает отрицательная корреляция между отработанными часами и почасовой оплатой труда, при этом по мере увеличения дисперсии ошибки измерения оценка коэффициента перед заработной платой будет стремиться по вероятности к –1 (т. е. если число наблюдений будет достаточно большим, вероятность значительного отклонения оценки коэффициента от заданного значения будет небольшой).

Наиболее популярным способом решения проблемы ошибок измерения является применение инструментального подхода. Однако стоит отметить, что нередко проблема ошибок измерения игнорируется, т. к. зачастую исследователей интересует не количественное влияние объясняющей переменной на зависимую, а лишь её наличие или отсутствие, ведь если коэффициент, несмотря на смещение к нулю, оказался значимым, то после устранения этого смещения его значимость только вырастет.