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मापन की त्रुटियां (Measurement Errors) अर्थमिति में एक महत्वपूर्ण समस्या मानी जाती हैं, क्योंकि वे मॉडल के अनुमानों और परिणामों की विश्वसनीयता को प्रभावित करती हैं। किसी भी अर्थमितीय विश्लेषण में यह मान लिया जाता है कि उपयोग किए गए डेटा सही और सटीक हैं, परंतु वास्तविकता में डेटा संग्रह के समय या उसे दर्ज करने की प्रक्रिया में कई प्रकार की त्रुटियां उत्पन्न हो सकती हैं। मापन की त्रुटियों को दो भागों में बांटा जाता है – यादृच्छिक त्रुटियां (Random Errors) और प्रणालीगत त्रुटियां (Systematic Errors)। यादृच्छिक त्रुटियां अप्रत्याशित होती हैं, जबकि प्रणालीगत त्रुटियां किसी विशेष पैटर्न का अनुसरण करती हैं। इन त्रुटियों का प्रभाव स्वतंत्र चर (independent variable) तथा आश्रित चर (dependent variable) दोनों में हो सकता है। यदि मापन त्रुटियां केवल आश्रित चर में हों, तो उनके प्रभाव और यदि वे स्वतंत्र चर में हों, तो उनके प्रभाव अलग-अलग होते हैं। अर्थमितीय विश्लेषण में जब भी मापन की त्रुटियां होती हैं, तब पैरामीटरों के अनुमानों (estimation) में पक्षपात (bias) और असंगतता (inconsistency) उत्पन्न हो सकती है। अब इनके परिणामों को विस्तार से समझते हैं: सबसे पहले, जब आश्रित चर $Y$ में मापन की त्रुटि होती है, तो उसका स्वरूप इस प्रकार लिखा जा सकता है: $$ Y^* = Y + u $$ जहाँ $Y^*$ वास्तविक मान है और $u$ त्रुटि है। इस स्थिति में, OLS (Ordinary Least Squares) विधि से प्राप्त अनुमानक (estimators) अप्रभावित (unbiased) रह सकते हैं, लेकिन उनकी प्रसरण (variance) बढ़ जाती है, जिससे अनुमानक की दक्षता (efficiency) कम हो जाती __________ ________ _______ __________ ___ __________.
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