modelvaliditeit

Modelvaliditeit betreft de mate waarin een model geschikt is voor het doel waarvoor het is ontworpen. In de praktijk betekent dit dat de conclusies, verklaringen of voorspellingen die het model oplevert geldig en betrouwbaar zijn binnen de afgebakende context. De validiteit hangt samen met de doelstelling, de gebruikte data, de aannames en de methode van modellering.

Er bestaan verschillende dimensies van validiteit die vaak worden onderscheiden in de modellering: statistische validiteit (of interne validiteit) relateert aan de juistheid van de aannames en de stabiliteit van de estimaties; constructvaliditeit gaat over of het model de beoogde concepten meet; externe validiteit (generaliseerbaarheid) kijkt naar de toepasbaarheid op andere populaties, contexten of tijdstippen; voorspellende validiteit (predictive validity) en criteriumvaliditeit beoordelen hoe goed het model toekomstige waarnemingen voorspelt of concurreert met externe maatstaven.

Validatie gebeurt via verschillende technieken. Held-out of cross‑validation, bootstrapping en out-of-sample testen toetsen de generaliseerbaarheid; calibratie-analyses toetsen of de voorspellingen qua probabilistische uitkomsten kloppen; goodness-of-fit en predictive accuracy metrics geven numerieke indicaties van prestaties. Naast data-gedreven checks zijn robuustheids- en gevoeligheidsanalyses belangrijk, evenals een inspectie van aannames en modelspecifieke vereisten.

Veelvoorkomende bedreigingen zijn overfitting, misspecificatie, data leakage, meetfouten en selectievertekening. Deze kunnen de validiteit ondermijnen. Voorkomende maatregelen zijn het beperken van modelcomplexiteit, gescheiden training en validatie, preregistratie waar mogelijk, transparante rapportage van aannames en beperkingen, en externe validatie of backtesting wanneer beschikbaar.