Los resultados potenciales juegan un papel fundamental e importante en muchos problemas de inferencia causal. Si las medias de los resultados potenciales son identificables, también se pueden identificar una serie de medidas de efecto causal, incluyendo la diferencia de riesgo, la razón de riesgos y la tasa de beneficio del tratamiento, entre otros. Sin embargo, los métodos actuales de identificación y estimación para estas medias a menudo asumen implícitamente que los datos recopilados para el análisis se miden con precisión. En muchos campos como la medicina y la economía, las variables recopiladas pueden estar sujetas a errores de medición, como los resultados de diagnóstico médico y los datos salariales individuales. La clasificación errónea, como un error de medición no clásico, puede llevar a estimaciones gravemente sesgadas en la inferencia causal. En este documento, aprovechamos una muestra combinada para estudiar la identificabilidad de las medias de resultados potenciales correspondientes a diferentes palancas de tratamiento bajo una suposición plausible de clasificación errónea para el resultado, permitiendo que la probabilidad de clasificación errónea dependa no solo del resultado real sino también de los covariables. Además, proponemos estimadores eficientes semiparamétricos y robustos multiplicativamente para las medias, consistentes incluso bajo una especificación parcial incorrecta de la ley de datos observados, basados en el marco teórico semiparamétrico. Los estudios de simulación y el análisis de datos reales demuestran el rendimiento satisfactorio del método propuesto.