effectmodellen

Effectmodellen zijn statistische modellen die het effect van een blootstelling, interventie of behandeling op een uitkomst kwantificeren, terwijl rekening wordt gehouden met variatie tussen eenheden en over tijd. Ze worden toegepast in onder meer de gezondheidszorg, economie en sociale wetenschappen om vermoedelijke causaliteit of associatie te beoordelen en beleids- of klinische beslissingen te ondersteunen.

De belangrijkste typen zijn vaste-effectenmodellen, willekeurige-effectenmodellen en gemengde-effectenmodellen. Vaste-effectenmodellen schatten effecten door binnen‑eenheid veranderingen te vergelijken en absorberen tijdinvariante kenmerken van elke Eenheid in de intercept. Willekeurige-effectenmodellen en gemengde-effectenmodellen veronderstellen dat verschillen tussen eenheden random variabelen zijn en maken het mogelijk om zowel binnen- als tussen- eenheidseffecten te modelleren. Daarnaast worden benaderingen zoals difference-in-differences en interrupted time series toegepast om veranderingen in uitkomsten door tijd en interventie te volgen, en kunnen generalized linear models of structurele-vergelijkingsmodellen worden ingezet voor niet-lineaire relaties en causaliteitsanalyses.

Belangrijke overwegingen bij het gebruik van effectmodellen zijn de identificeerbaarheid van causale effecten en de aannames die daarvoor nodig zijn. Dit omvat vaak geen verborgen confounding, plausibiliteit van vergelijkingspunten (zoals parallelle trends in difference-in-differences) en de kwaliteit van de meetdata. Modelselectie en diagnostiek, evenals de interpretatie van vaste versus willekeurige effecten, zijn cruciaal voor betrouwbare conclusies.

Toepassingen van effectmodellen komen veel voor in evaluatieonderzoek, klinische studies, beleidsanalyse en maatschappelijke vraagstukken. Beperkingen bestaan uit mogelijke misspecificatie, meetfouten en aannames die buiten de data liggen, wat de geldigheid van de gerapporteerde effecten kan beïnvloeden.