Risicowaarschuwing: CFDs are complex instruments and come with a high risk of losing money rapidly due to leverage. 35.45% of retail investor accounts lose money when trading CFDs. You should consider whether you understand how CFDs work and

EDUCATION

Regression Pitfalls: Onderzoeksnotities | TIOmarkets

BY Jeroen van Dijk

|december 23, 2025

Wat is regressie en waarom gaat het soms mis?

Regressieanalyse is een krachtige statistische techniek die helpt om verbanden tussen variabelen te begrijpen. Bijvoorbeeld, het kan inzicht geven in hoe de prijs van een product samenhangt met de vraag ernaar. Toch is het niet zo eenvoudig als het lijkt. Veel beginners lopen tegen valkuilen aan die de resultaten vertekenen of onbetrouwbaar maken.

Een veelvoorkomende misvatting is dat regressie altijd een duidelijk en eenduidig antwoord geeft. Dat klopt niet. De kwaliteit van de data, het model en de interpretatie spelen allemaal een cruciale rol. Zonder de juiste aanpak kan regressie leiden tot verkeerde conclusies, wat schadelijk kan zijn voor onderzoek of besluitvorming.

Bijvoorbeeld, als de data die je gebruikt niet representatief is voor de populatie die je bestudeert, kan dit leiden tot een vertekening van de resultaten. Dit fenomeen, bekend als 'sampling bias', kan ervoor zorgen dat de regressieanalyse een verkeerd beeld schetst van de werkelijkheid. Daarnaast is het belangrijk om te beseffen dat correlatie niet gelijk staat aan causaliteit. Een sterke correlatie tussen twee variabelen betekent niet automatisch dat de ene variabele de andere veroorzaakt. Dit kan leiden tot misinterpretaties en onjuiste beleidsbeslissingen.

Verder is het van belang om aandacht te besteden aan multicollineariteit, een situatie waarin twee of meer onafhankelijke variabelen sterk met elkaar correleren. Dit kan de stabiliteit van de regressiecoëfficiënten beïnvloeden en de interpretatie van het model bemoeilijken. Het is cruciaal om voorafgaand aan de analyse een grondige verkenning van de data uit te voeren en de juiste statistische technieken toe te passen om deze problemen te vermijden. Door deze aandachtspunten in acht te nemen, kunnen onderzoekers en analisten de betrouwbaarheid van hun regressiemodellen aanzienlijk verbeteren.

Belangrijke valkuilen bij regressieanalyse

1. Multicollineariteit: wanneer variabelen elkaar overlappen

Multicollineariteit ontstaat als twee of meer onafhankelijke variabelen sterk met elkaar samenhangen. Dit maakt het lastig om te bepalen welke variabele nu echt invloed heeft op de afhankelijke variabele. Het kan leiden tot onstabiele schattingen en grote standaardfouten.

Controleer correlatiematrices voordat je het model bouwt.
Gebruik technieken zoals Variance Inflation Factor (VIF) om multicollineariteit op te sporen.
Verwijder of combineer variabelen die sterk overlappen.

2. Overfitting: te veel passen op één dataset

Overfitting betekent dat het model te nauw aansluit op de specifieke dataset, inclusief de ruis en toevalligheden. Hierdoor presteert het slecht op nieuwe data. Het model lijkt perfect, maar is eigenlijk niet generaliseerbaar.

Een goede aanpak is om het model te valideren met een aparte dataset of via cross-validatie. Dit helpt om te controleren of het model ook buiten de trainingsdata robuust blijft.

3. Verkeerde assumpties over de data

Regressieanalyse gaat uit van bepaalde aannames, zoals lineariteit, homoscedasticiteit (gelijke variantie van fouten) en normaliteit van de residuen. Als deze aannames niet kloppen, kunnen de resultaten misleidend zijn.

Het is essentieel om de data te visualiseren en diagnostische tests uit te voeren. Bijvoorbeeld, een scatterplot kan laten zien of de relatie echt lineair is. Residual plots helpen om te controleren op heteroscedasticiteit.

Daarnaast is het belangrijk om de invloed van outliers te overwegen. Outliers kunnen de schattingen van de regressieparameters aanzienlijk beïnvloeden en leiden tot een vertekend beeld van de werkelijke relaties in de data. Het gebruik van robuuste regressietechnieken kan helpen om de impact van deze uitschieters te minimaliseren.

Ook moet men rekening houden met de tijdsafhankelijkheid van de data, vooral bij tijdreeksanalyses. Het negeren van trends of seizoensgebonden effecten kan resulteren in een model dat niet adequaat de dynamiek van de data vastlegt. Het is daarom cruciaal om de tijdsstructuur van de data te begrijpen en deze in het model op te nemen indien nodig.

Data voorbereiden voor regressie: de sleutel tot succes

Data schoonmaken en controleren

Voordat je begint met regressie, moet de data grondig worden schoongemaakt. Dit betekent onder andere:

Ontbrekende waarden identificeren en beslissen hoe je hiermee omgaat (verwijderen, imputeren, etc.).
Uitbijters opsporen en beoordelen of ze relevant zijn of verwijderd moeten worden.
Variabelen correct coderen, vooral categorische variabelen omzetten naar dummyvariabelen.

Een cruciaal aspect van het schoonmaken van data is het controleren van de consistentie en nauwkeurigheid van de gegevens. Dit kan inhouden dat je de gegevens vergelijkt met andere betrouwbare bronnen om te bevestigen dat ze correct zijn. Daarnaast is het belangrijk om te letten op datatypes; bijvoorbeeld, dat numerieke waarden niet per ongeluk als tekst zijn opgeslagen, wat problemen kan veroorzaken tijdens de analyse. Het is ook nuttig om visuele hulpmiddelen te gebruiken, zoals histogrammen of boxplots, om een beter inzicht te krijgen in de verdeling van de data en eventuele anomalieën te identificeren.

Feature selectie en engineering

Niet elke variabele draagt bij aan een beter model. Het is belangrijk om alleen relevante features te gebruiken. Dit kan door:

Correlatieanalyse om relevante variabelen te vinden.
Gebruik van automatische methoden zoals stepwise regressie.
Creëren van nieuwe variabelen die beter de relatie vatten (feature engineering).

Bij feature engineering is het ook belangrijk om creatief te zijn en te denken buiten de gebaande paden. Dit kan bijvoorbeeld inhouden dat je interactietermen toevoegt, die de gecombineerde effecten van twee of meer variabelen op de uitkomst beschrijven. Bovendien kan het normaliseren of schalen van variabelen helpen om de prestaties van het model te verbeteren, vooral als de variabelen verschillende eenheden of schalen hebben. Het doel is om een dataset te creëren die niet alleen de relevantie van de variabelen weerspiegelt, maar ook de complexiteit van de relaties tussen hen effectief vastlegt.

Praktische tips voor beginners bij regressieanalyse

Gebruik van TIOmarkets.eu voor data-analyse

TIOmarkets.eu biedt een toegankelijke omgeving voor het analyseren van financiële data, wat ideaal is voor beginners die regressie willen toepassen op realistische datasets. De platforminterface maakt het eenvoudig om data te importeren, visualiseren en regressiemodellen te bouwen zonder diepgaande programmeerkennis.

Daarnaast ondersteunt onderzoeksnotities">TIOmarkets.eu verschillende tools voor data cleaning en feature selectie, wat helpt om veelvoorkomende regressiefouten te voorkomen. Door de integratie van realtime marktdata kunnen gebruikers actuele analyses maken en hun modellen testen in een dynamische omgeving. Dit is bijzonder nuttig voor diegenen die de impact van economische gebeurtenissen op de markten willen begrijpen, aangezien ze direct kunnen zien hoe hun modellen reageren op nieuwe informatie.

Visualiseer altijd je data

Voordat je een regressiemodel bouwt, is het verstandig om de data te plotten. Dit kan verrassende inzichten opleveren, zoals niet-lineaire relaties of clusters die anders onopgemerkt blijven. Visualisaties helpen ook om uitbijters te identificeren en te begrijpen hoe variabelen zich tot elkaar verhouden. Het gebruik van verschillende soorten grafieken, zoals scatter plots of histogrammen, kan ook helpen om de distributie van je data beter te begrijpen, wat cruciaal is voor het kiezen van het juiste model.

Begin simpel, bouw daarna uit

Een eenvoudige lineaire regressie met één onafhankelijke variabele is een goede start. Als dat goed werkt, kun je geleidelijk complexere modellen proberen, zoals meervoudige regressie of polynomial regressie. Dit voorkomt dat je meteen overweldigd raakt door complexiteit. Het is ook nuttig om te experimenteren met verschillende datasets en scenario's, zodat je een beter begrip krijgt van hoe verschillende factoren de uitkomsten beïnvloeden.

Test en valideer je modellen

Gebruik altijd een deel van je data om het model te testen. Dit kan bijvoorbeeld door de data op te splitsen in een trainingsset en een testset. Zo voorkom je dat je model alleen maar goed presteert op de data waarop het getraind is. Het is ook aan te raden om technieken zoals cross-validatie toe te passen, waarbij je je data in meerdere subsets verdeelt om de robuustheid van je model verder te waarborgen. Dit geeft je een beter inzicht in hoe goed je model generaliseert naar nieuwe, ongeziene data.

Veelgemaakte fouten en hoe ze te vermijden

Verwarring tussen correlatie en causaliteit

Een regressiemodel kan een sterke relatie tussen twee variabelen laten zien, maar dat betekent niet automatisch dat de ene de oorzaak is van de andere. Dit is een klassieke valkuil. Het is belangrijk om kritisch te blijven en aanvullende analyses of experimenten te overwegen om causaliteit aan te tonen.

Bijvoorbeeld, in epidemiologisch onderzoek kan een hoge consumptie van chocolade correleren met een lager risico op hartziekten. Dit betekent echter niet dat chocolade eten de oorzaak is van een betere hartgezondheid. Er kunnen andere factoren in het spel zijn, zoals levensstijl of genetische predisposities. Het is cruciaal om deze confounders te identificeren en te controleren in je analyses om een beter begrip van de werkelijke relaties te krijgen.

Te veel vertrouwen op p-waarden

Hoewel p-waarden nuttig zijn om statistische significantie te beoordelen, zijn ze niet het hele verhaal. Een lage p-waarde betekent niet automatisch dat een variabele praktisch relevant is. Kijk ook naar de grootte van de effecten en de context van het onderzoek.

Daarnaast is het belangrijk om te beseffen dat p-waarden beïnvloed kunnen worden door de steekproefgrootte. In grote datasets kunnen zelfs kleine effectgroottes statistisch significant worden, terwijl ze in de praktijk misschien niet relevant zijn. Het is daarom aan te raden om niet alleen naar p-waarden te kijken, maar ook naar betrouwbaarheidsintervallen en effectgroottes om een vollediger beeld van de resultaten te krijgen.

Negeren van modeldiagnostiek

Na het bouwen van een regressiemodel is het verleidelijk om direct de resultaten te interpreteren. Maar zonder diagnostische checks zoals residual plots, normaliteitstests en het controleren van multicollineariteit, kunnen belangrijke problemen onopgemerkt blijven.

Modeldiagnostiek is essentieel om de aannames van je regressiemodel te valideren. Bijvoorbeeld, als de residualen niet normaal verdeeld zijn, kan dit wijzen op een slecht passend model of dat er belangrijke variabelen ontbreken. Het is ook belangrijk om te controleren op heteroscedasticiteit, wat kan leiden tot inefficiënte schattingen en foutieve conclusies. Door deze diagnostische stappen te volgen, kun je de betrouwbaarheid van je model verbeteren en de kwaliteit van je analyses waarborgen.

Samenvatting en laatste adviezen

Regressieanalyse is een waardevol instrument, maar het vereist aandacht en zorgvuldigheid. Door bewust te zijn van de valkuilen en de juiste stappen te volgen, kunnen beginners betrouwbare en inzichtelijke modellen bouwen.

Gebruik platforms zoals TIOmarkets.eu om te oefenen met echte data en maak gebruik van de beschikbare tools om je analyses te verbeteren. Blijf kritisch, test je modellen grondig en wees niet bang om terug te gaan naar de basis als iets niet lijkt te kloppen.

Met deze aanpak wordt regressie een stuk minder mysterieus en veel effectiever in het beantwoorden van je onderzoeksvragen.

Risicowaarschuwing: CFD's zijn complexe instrumenten en brengen een hoog risico met zich mee dat u snel geld verliest te benutten. 35,45% van de rekeningen van particuliere beleggers verliest geld bij het handelen in CFD's. U moet overwegen of u begrijpt hoe CFD's werken en of u dat kunt kunt u zich veroorloven het grote risico te lopen uw geld te verliezen.

image-0fde21980416f2a02082da833dede3691bcf3ec4-1024x1024-png

Jeroen van Dijk

Jeroen van Dijk is een ervaren marktanalist gespecialiseerd in forex, indices en grondstoffen. Met meer dan tien jaar ervaring in de financiële markten combineert hij fundamentele en technische analyse om complexe marktbewegingen begrijpelijk te maken voor traders van elk niveau.