二元治疗对结果的因果效应估计通常需要协变量条件作用，以解决对观察变量的选择问题。当一个或多个协变量测量误差时，这并不简单。在这里，我们提出了一个新的半参数估计来解决这个问题。特别是，当倾向分数是未知的函数形式和一些协变量受到经典测量误差时，我们关注逆倾向分数加权估计器。我们提出的解决方案包括倾向分数的反褶积核估计器和由反褶积核密度估计器加权的回归函数。对一项研究的模拟和复制考察了两种金融素养干预对企业家商业实践的影响，表明我们的估计器对实证研究人员是有价值的。