Modelleringseffecten

Modelleringseffecten zijn veranderingen in de uitkomsten of de interpretatie van een analyse die het gevolg zijn van keuzes die gedaan worden bij het opzetten en uitvoeren van een model. Ze ontstaan wanneer de specificatie van het model, de gekozen variabelen, transformaties of preprocessiestappen de resultaten beïnvloeden, onafhankelijk van de werkelijke onderliggende relatie in de data.

Veelvoorkomende oorzaken zijn onder meer misspecification: het weglaten van relevante variabelen, onjuiste functionele vormen of ontbrekende interactie-effecten tussen variabelen. Daarnaast spelen datakwaliteit en meetfouten een rol, net als schaal- en transformatiekeuzes (bijv. logtransformatie of categorisering). Data leakage, selectie van de waargenomen sample en over- of onderfitting dragen eveneens bij aan modelleringseffecten. In statistiek en machine learning kunnen modelkeuzes zoals regularisatie, hyperparameterinstellingen en modelselectie bovendien leiden tot optimistische prestaties op de trainingsdata maar verslechterde generaliseerbaarheid.

De gevolgen zijn vaak biases in geschatte effecten, vertekening van voorspellingen en misleidende conclusies over causaliteit of beleidsimplicaties. Het is daarom van belang om modelleringseffecten te onderzoeken via robuustheidsanalyses, verschillende specificaties en hold-out validatie, en om transparant verslag te doen van aannames en preprocessestappen. Strategieën voor mitigatie zijn onder meer preregistratie waar mogelijk, modeldiagnostiek (zoals residuenanalyse), vergelijking van meerdere specificaties, cross‑validatie en het reporteren van onzekerheden en modelrisico.