Validatiemethoden

Validatiemethoden zijn procedures en technieken waarmee wordt aangetoond of een product, model of meetinstrument voldoet aan vooraf vastgestelde eisen of doeleinden. Ze worden toegepast in tal van sectoren zoals statistiek, onderzoek, kwaliteitszorg en softwareontwikkeling.

Statistische validatie van modellen richt zich op de betrouwbaarheid en generaliseerbaarheid van voorspellende modellen. Veelgebruikte interne en externe validatiemethoden zijn k-fold cross-validatie, leave-one-out cross-validatie en bootstrapping. Interne validatie beoordeelt prestaties binnen de dataset waarmee het model is ontwikkeld; externe validatie evalueert prestaties op onafhankelijke datasets. Het doel is schatting van voorspellingsprestatie en detectie van overfitting.

Validiteit van meetinstrumenten beschrijft in welke mate een meting meet wat bedoeld is. Typen zijn inhoudsvaliditeit (de inhoud dekt het begrip), constructvaliditeit (de meting correleert met gerelateerde constructen en onderscheidt van irrelevante factoren), en criteriumvaliditeit (correlatie met een extern criterium), waaronder converge en discriminantie.

In software- en procesvalidatie wordt vaak gesproken van validation versus verification. Validatie bevestigt dat het uiteindelijke product aan de behoeften voldoet; verification controleert of het product correct is ten opzichte van specificaties. Praktische vormen zijn gebruikersevaluaties, acceptatietesten en productie- of procesvalidatie met documentatie en traceerbaarheid.

Een goede validatie vereist een duidelijke scope, duidelijke specificaties, reproduceerbare methoden en volledige documentatie. Reproduceerbaarheid en transparante rapportage zijn essentieel voor betrouwbare conclusies.