biasresultaten

Biasresultaten verwijzen naar onderzoeksresultaten die systematisch afwijken van de feitelijke toestand, waardoor conclusies mogelijk vertekend zijn. Het begrip wordt breed gebruikt in wetenschap, statistiek en data-analyse en duidt op een gebrek aan validiteit en generaliseerbaarheid van de bevindingen.

Oorzaken van biasresultaten zijn onder andere selectie- en meetbias, confounding, publicatiebias en rapportagebias, maar ook cognitieve vooroordelen zoals bevestigingsbias. In experimentele studies kunnen randomisatie en blindering de kans op bias verkleinen; in observationele studies spelen de representativiteit van de steekproef en adequate controle van confounders een cruciale rol. In datawetenschap en machine learning kunnen biasresultaten ontstaan door ongelijke trainingsdata, labelverontreiniging of modellen die bevooroordeeld presteren ten opzichte van bepaalde groepen.

Gevolgen van biasresultaten zijn onder meer vertekende schattingen van effecten, verkeerde beleids- of klinische beslissingen en beperkte toepasbaarheid van de resultaten op andere contexten. Dit ondermijnt de betrouwbaarheid van wetenschappelijke bevindingen en kan maatschappelijke schade veroorzaken als besluitvorming op basis daarvan gebeurt.

Detectie en mitigatie richten zich op preregistratie en vooraf vastgelegde analyseplannen, randomisatie en blindering waar mogelijk, transparante rapportage en robuuste statistische methoden zoals gevoeligheidsanalyses. In data- en ML-contexten zijn kwaliteitsvolle data, representatieve verdelingen, cross-valdatie en externe validatie cruciaal, evenals eerlijke evaluatiemaatstaven en bias-robuste modellen.

Om biasresultaten te verminderen, worden richtlijnen gevolgd voor preregistratie, open data en strengere peer review. Zie ook bias, publicatiebias, selectiebias en bevestigingsbias.