測定誤差があると真の関係はわからない

医学系の研究で、検査が毎回変わりうる検査(信頼性が低い)をoutcomeにするとなかなか結果が安定しない事を説明するためにグラフを描いた

num <- 40
age <- sample(65:85, num, replace=TRUE)
XX1 <- data.frame(age)
XX1$sbp <- 130 + (XX1$age-72)^2*0.5
res1 <- lm(sbp ~ age, data = XX1)
XX1$sbp3 <- 130 + (XX1$age-72)^2*0.5 + rnorm(num,mean = 0,sd=5)
res3 <- lm(sbp3 ~ age, data = XX1)
XX1$sbp4 <- 130 + (XX1$age-72)^2*0.5 + rnorm(num,mean = 0,sd=10)
res4 <- lm(sbp4 ~ age, data = XX1)
XX1$sbp5 <- 130 + (XX1$age-72)^2*0.5 + rnorm(num,mean = 0,sd=15)
res5 <- lm(sbp5 ~ age, data = XX1)
par(mfrow=c(2,2)) 
plot(XX$age,XX1$sbp,xlab="",ylab="")
plot(XX$age,XX1$sbp3,xlab="",ylab="")
plot(XX$age,XX1$sbp4,xlab="",ylab="")
plot(XX$age,XX1$sbp5,xlab="",ylab="")