Generaliseerbaar

Generaliseerbaar zijn bevindingen, conclusies of modellen wanneer ze buiten de oorspronkelijke studie toepasbaar zijn. In het Nederlands wordt dit vaak aangeduid met generaliseerbaarheid of generaliseerbaarheid; in het Engels spreekt men van generalizability of external validity. Het begrip verwijst naar de mate waarin resultaten generaliseerbaar zijn naar andere populaties, settings, tijdstippen of vergelijkbare situaties.

Generaliseerbaarheidsaspecten zijn relevant in tal van vakgebieden, zoals geneeskunde, psychologie, sociologie en datawetenschap. In onderzoeksrapporten wordt vaak onderscheid gemaakt tussen interne validiteit (dat de studie zelf klopt) en externe validiteit (dat de bevindingen kunnen gelden buiten de studie). Ecologische validiteit is een verwant concept dat de aansluiting op reële omstandigheden benadrukt.

Factoren die de generaliseerbaarheid beïnvloeden zijn onder meer de representativiteit van de steekproef, de meetvaliditeit en betrouwbaarheid, de mate van controle op confounding, en de variatie in contexten waarin de bevindingen kunnen gelden. Beperkingen zoals bias, narrow operationalisaties en tijdsgebonden effecten kunnen de generaliseerbaarheid beperken.

Om generaliseerbaarheid te beoordelen en te vergroten worden onder meer methoden toegepast zoals externe validatie (toetsen in een onafhankelijke populatie), replicate studies, meta-analyses, en in datawetenschap cross-validatie of externe testsets. In machine learning helpt het gebruik van diverse trainingsdata en regularisatie de modelprestaties buiten de trainingsdata te verbeteren.

Het rapporteren van de generaliseerbaarheid en de onzekerheid daarvan is essentieel voor wetenschappelijke transparantie en voor de toepasbaarheid van resultaten in beleid en praktijk.