Taustaoletukset

Taustaoletukset referoivat tutkimuksen taustalla oleviin oletuksiin, jotka muodostavat teorian, mallin tai analyysin perustan. Ne ovat tiloja tai uskomuksia maailmasta, joita pidetään totena, jotta voidaan johtaa johtopäätöksiä, mutta joita ei aina testata suoraan tutkimuksessa. Oletukset voivat olla sekä eksplisiittejä että implisiittejä ja ne voivat koskea esimerkiksi data-genesisia, mittaamista tai ilmiön toimijien käyttäytymistä.

Nämä oletukset muovaavat sitä, miten dataa kerätään, miten malleja spesifioidaan ja miten tuloksia tulkitaan. Jos taustaoletukset ovat vääriä tai liian yksinkertaistettuja, johtopäätösten pätevyys ja luotettavuus voivat heikentyä. Ne eroavat eksplisiittisistä hypoteeseista, joita suoraan testataan; taustaoletukset ovat sen perustan, jonka päälle hypoteesit ja mallit rakentuvat.

Yleisimmät esimerkit vaihtelevat tieteenalasta riippuen. Tilastollisissa oletuksissa voidaan mainita riippumattomuus ja identtinen jakautuminen, virheiden normaalijakauma, lineaarisuus tai endogeenisuus. Laadullisessa työssä taustaoletukset voivat koskea kontekstia, tiedonsaantia tai näytteiden representatiivisuutta. Koneoppimisessa tai econometrisissa malleissa tyypillisiä oletuksia ovat esimerkiksi stationaarisuus, syy-seuraussuhteiden rakenteet tai neliöidyn muuttujan puuttumisen riski.

Hyvä käytäntö on tehdä taustaoletukset eksplisiiteiksi, arvioida niiden uskottavuutta ja suorittaa herkkyysanalyysiä tai robustus-tarkasteluita vaihtoehtoisten oletusten perusteella. Tuloksia voidaan raportoida siten, että niiden vaihtelua nähdään erilaisten spesifikaatioiden alla, ja tutkimuksen rajoitteita sekä mahdollisia oletusten epävarmuuksia tulisi selittää.

Tietoisesti käsiteltyinä taustaoletukset parantavat läpinäkyvyyttä, mahdollistavat replikoitavuuden ja helpottavat tulosten tulkintaa päätöksentekijöille ja muille sidosryhmille.