standaardaannames

Standaardaannames zijn de gebruikelijke premissen die ten grondslag liggen aan modellen, analyses en theoretische verklaringen in wetenschappelijk onderzoek. Ze kunnen expliciet worden geformuleerd in een model of impliciet aanwezig zijn in de gekozen methode. Ze dienen als referentie voor interpretatie, inferentie en vergelijking tussen verschillende benaderingen.

In praktijksituaties komen verschillende typen aannames voor. Veelvoorkomende categorieën zijn data-gerelateerde aannames (zoals onafhankelijkheid en identieke verdeling van observaties), verdelingsaannames (bijv. normaal verdeelde fouten), en structurele aannames over het model zelf (zoals lineariteit of additiviteit). In causaliteitsonderzoek spelen aannames rond exogeneffecten en ignorability vaak een cruciale rol. In time series en econometrie komen bovendien aannames over stationariteit en identificeerbaarheid naar voren. In machine learning kunnen aannames over representativiteit van de trainingsdata en de stabiele relatie tussen features en uitkomsten gelden.

Evaluatie van standaardaannames gebeurt door diagnostiek, robuuste methoden en gevoeligheidsanalyses. Aannames blijken vaker te worden geschonden in praktijk, wat kan leiden tot biased of onbetrouwbare conclusies. Dan worden alternatieve modellen of benaderingen overwogen, zoals robuuste statistiek, niet-parametrische of semi-parametrische methoden, ofBayesiaanse frameworks die minder afhangen van strikte aannames.

Samengevat bieden standaardaannames een kader voor modellering en interpretatie, maar vereisen ze transparante rapportage en kritische toetsing om validiteit en reproduceerbaarheid van bevindingen te waarborgen.