Die Kreuzvalidierung ist eine Methode, die in der Chemie und einer Vielzahl anderer wissenschaftlicher Gebiete verwendet wird, um die Ergebnisse mehrerer experimenteller Methoden mit demselben Ziel zu vergleichen. Idealerweise validiert eine Kreuzvalidierung beide experimentellen Methoden, indem sie dieselben Ergebnisse liefert. Unterschiedliche Ergebnisse können auf menschliches Versagen oder Fehler im experimentellen Design hinweisen. Die Unterschiede können verwendet werden, um Fehler zu identifizieren und eine oder mehrere der experimentellen Methoden zu verfeinern, bis konsistente und wiederholbare Ergebnisse erhalten werden.
Damit die Kreuzvalidierung erfolgreich ist, müssen Forscher im Allgemeinen wissen, dass eine der Methoden genaue Ergebnisse liefert. Das Ziel besteht dann darin, dass das neue und unbestätigte Verfahren oder der Vergleicher Ergebnisse liefert, die mit denen des bekannten Verfahrens oder der Referenz identisch sind. Wenn keine der Methoden als genau bekannt ist, können sie wahrscheinlich so angepasst werden, dass dieselben Ergebnisse zurückgegeben werden, aber es gibt immer noch keine Garantie dafür, dass diese Ergebnisse korrekt sind.
Forscher verwenden häufig die Kreuzvalidierung, wenn sie eine neue, effizientere experimentelle Methode einführen, die eine ältere Methode ersetzen soll. Die neue Methode ist nur dann sinnvoll, wenn sie für den gleichen Zweck verwendet werden kann wie die Methode, die sie ersetzen soll. Die Kreuzvalidierung wird verwendet, um sicherzustellen, dass die neue Methode genauso effektiv ist wie die alte und dass Effizienz nicht auf Kosten der Genauigkeit geht.
Die Ergebnisse von Experimenten, die zur Kreuzvalidierung verwendet werden, können je nach Art des Experiments qualitativ oder quantitativ aufbereitet werden. Der Erfolg einiger einfacher chemischer Experimente kann durch einfache visuelle Hinweise wie Farbwechsel beurteilt werden. Eine neue Methode, die zu derselben Farbänderung führt, kann in einigen Fällen als erfolgreich beurteilt werden. Die meisten modernen wissenschaftlichen Forschungen basieren jedoch weitgehend auf quantitativen Methoden. Daher müssen quantitative Informationen verglichen werden, und Unterschiede in den numerischen Daten werden verwendet, um den Erfolg oder Misserfolg eines Validierungsexperiments zu beurteilen.
Viele Ergebnisse der Kreuzvalidierung beruhen eher auf umfangreichen statistischen Daten als auf qualitativen Informationen oder auf einem oder zwei Werten wie Temperatur oder Säuregehalt. Für solche statistischen Daten gibt es keine einzelne spezifische Zahl oder Zahlengruppe, die richtig ist, während alle anderen falsch sind. Der Erfolg einer Kreuzvalidierung wird basierend darauf beurteilt, ob die zurückgegebenen Daten innerhalb einer bestimmten Schwelle eines akzeptablen Fehlers liegen oder nicht. Bei solchen Experimenten können einige der zurückgegebenen Werte akzeptabel sein, während andere fehlerhaft sind, was darauf hinweist, dass bestimmte Teile der getesteten Methoden überarbeitet werden müssen.