Epävarmuusarviot

Epävarmuusarviot ovat arviota siitä, miten epävarma jokin tulos, parametri tai päätelmä on. Ne kuvaavat vaihtelua ja todennäköisyyksiä siihen, mitä tutkimus tai malli kertoo todellisuudesta. Epävarmuusarviot auttavat tulosten tulkinnassa, vertailevat vaihtoehtoisia skenaarioita ja tukevat päätöksentekoa tilanteissa, joissa tiedon sekä mittauksien virheellisyydet voivat vaikuttaa lopputulokseen.

Epävarmuus voidaan jakaa useimmiten kahteen pääkategoriaan: aleatoriseen (satunnaisuuteen liittyvä) sekä epistemiseen (tiedon puutteesta tai mallin puutteellisuudesta johtuva). Aleatorinen epävarmuus heijastaa luonnollista vaihtelua, kun taas episteminen epävarmuus voidaan pienentää lisäämällä tietoa tai parantamalla malleja. Epävarmuusarviot voidaan esittää erillisinä rinnakkain tai yhdessä simuloinneissa.

Tyypillisiä menetelmiä epävarmuusarvioissa ovat: luottamusvälit (frequentistinen näkökulma), Bayesin uskottavuusvälit tai vastaavat uskomusväliarviot; Monte Carlo -analyysit sekä bootstrapping, joilla kuvataan tulosten epävarmuutta ja herkkyyttä. Herkkyysanalyysi arvioi, miten tulos muuttuu, kun syötteisiin tai oletuksiin tehdään pieniä muutoksia. Epävarmuusarvioiden laatiminen edellyttää selkeitä oletuksia ja dokumentoituja datalähteitä sekä mallin rajoituksia.

Käyttöalueet kattavat tiede- ja teknistieteelliset tutkimukset, insinööritoiminnot, talousennusteet sekä ympäristö- ja riskimallit. Tulosten esittäminen epävarmuusarvioiden kanssa parantaa läpinäkyvyyttä ja päätösten vastuullisuutta, mutta vaatii selkeää kommunikaatiota siitä, mitä epävarmuus tarkoittaa käytännössä ja mitä luottamus tai uskottavuus perustuu. Rajoitteina ovat mallin misspecifikaatio, data-alttius harhoille ja tilastollisten oletusten rikkominen.