Onzekerheidsweergave

Onzekerheidsweergave verwijst naar de manieren waarop onzekerheid in data, modellen en voorspellingen zichtbaar en interpreteerbaar wordt gemaakt voor besluitvorming en wetenschappelijke communicatie. Het doel is duidelijk te maken wat bekend is, wat onzeker is en met welke betrouwbaarheid een uitkomst kan worden geïnterpreteerd.

Verschillende vormen worden gebruikt om onzekerheid uit te drukken. Kwantitatief komen betrouwbaarheidsintervallen (in frequentistische analyses) of credible intervals (in Bayesiaanse analyses) voor; deze geven een bereik waarin een parameter met een bepaalde kans ligt. Voorspellingsintervallen geven bovendien het bereik waarin toekomstige waarnemingen kunnen vallen. Grafisch worden foutbalken, enveloppe- of schaduwgebieden, soms in combinatie met fan charts, boxplots of violin plots, toegepast om verdeling en onzekerheid duidelijk te maken.

Bronnen van onzekerheid zijn talrijk. Ze ontstaan door steekproeffouten en meetfouten, door aannames in het model en door extrapolatie naar onbekende situaties. Er is vaak sprake van aleatorische onzekerheid (toevallige variatie) en systematische bias (schattingen die structureel kunnen afwijken).

Belangrijke overwegingen zijn onder meer de juiste interpretatie van intervallen en grafische elementen, en het vermijden van misverstanden over wat een onzekerheidsweergave precies zegt. Transparante communicatie over de dekking, aannames en beperkingen is essentieel, evenals het tonen van meerdere bronnen van onzekerheid waar relevant.

Toepassingsgebieden omvatten wetenschappelijke analyses, data-analyse in beleid en risk assessment. Een zorgvuldige onzekerheidsweergave draagt bij aan betrouwbaardere conclusies en betere besluitvorming.

---