Datainterpretatie

Datainterpretatie is het proces waarbij ruwe gegevens worden omgezet in betekenisvolle inzichten. Het omvat het begrijpen van wat de cijfers aangeven, welke relaties bestaan en welke onzekerheden er zijn, met als doel besluitvorming, verklaring of uitleg te ondersteunen. Datainterpretatie combineert statistische analyse, data-visualisatie en domeinspecifieke kennis en is daarom vaak afhankelijk van de context en de onderzoeksvraag.

Tijdens het interpretatieproces worden data voorbereid (schoonmaken, integreren), exploratieve analyse uitgevoerd, en modellen of statistische tests toegepast. Resultaten worden geconceptualiseerd in uitspraken over wat er waarschijnlijk aan de hand is, wat er veroorzaakt zou kunnen zijn en wat de verwachte uitkomsten zijn. Vier typen interpretatie worden vaak onderscheiden: descriptief (wat is er gebeurd?), inferentieel (wat zegt de data over de populatie?), diagnostisch (welke oorzaken en factoren spelen een rol?), en voorspellend (welke uitkomsten zijn waarschijnlijk).

Kritisch denken is essentieel: de betrouwbaarheid en validiteit van de conclusies hangen af van de kwaliteit van de data, de representativiteit, mogelijke bias en confounding, en van de gereedschappen en aannames die zijn gebruikt. Reproduceerbaarheid en transparantie, inclusief metadata en analyse-stappen, verbeteren de interpretatie. Onzekerheden moeten worden gerapporteerd en alternatieve verklaringen moeten worden overwogen; correlatie impliceert geen causaliteit.

Toepassingsgebieden omvatten wetenschappelijk onderzoek, beleidsvorming, bedrijfsanalyse en journalistiek. Het doel is niet alleen om wat duidelijk is te beschrijven, maar om beslissingen te ondersteunen en betrouwbare conclusies te communiceren, rekening houdend met onzekerheid en publiek en context.