Katkaisupisteiden

Katkaisupisteet ovat pisteitä, joissa jatkuva ilmiö jaetaan erillisiin osiin tai joissa mittausarvoa tulkitaan binäärisesti. Ne toimivat rajapisteinä, joiden yli tai ali havainto tulkitaan eri luokkaan. Katkaisupisteiden määrittelyjä ja käyttötarkoituksia esiintyy sekä matematiikassa että tilastotieteessä. Katkaisupisteiden valinta riippuu kontekstista ja tavoitteista.

Tilastotieteessä katkaisupisteet tarkoittavat usein muuttujan kynnystä, jolla jatkuva muuttuja jaetaan kahteen tai useampaan luokkaan. Tämä voi helpottaa tulkintaa ja riskien arviointia, mutta väärin valittu raja voi johtaa harhaanjohtaviin johtopäätöksiin. Eri tutkimuksissa käytetään erilaisia kynnystapoja riippuen siitä, pyritäänkö luokittelemaan potilaita, arvioimaan riskitasoja vai yksinkertaistamaan analyysiä.

Yleisiä menetelmiä oikean katkaisupisteen löytämiseksi ovat ROC-analyyseihin perustuva optimaalisen rajan etsiminen (esim. Youdenin indeksin avulla) sekä datan ominaisuuksiin perustuvat lähestymistavat, kuten jakaminen tertileihin tai quartileihin. Regressioissa katkaisupiste voi muodostaa osiopisteen, jolloin malli muuttuu eri tavalla kuvaavaksi (porras- tai piecewise-malli).

Toisaalta katkaisupisteet voidaan löytää myös change-point -analyysissä, kun tutkitaan ajan tai tilan kuluessa tapahtuvia muutoksia meanissa tai varianssissa. Käytettyjä menetelmiä ovat esimerkiksi CUSUM- ja Bayesian-menetelmät.

Haitat ja käytännöt: rajojen valinta voi synnyttää vääristyneitä tuloksia tai ylikorostaa havaittuja yhteyksiä; ongelmia syntyy erityisesti useiden kynnysten kokeilemisesta (multiple testing) ja pienillä otoksilla. Siksi rajojen tulisi olla sekä tilastollisesti että kliinillisesti perusteltuja, ja tuloksia tulisi validoida ulkopuolisesti.

Sovelluskohteita ovat terveydenhuolto ja biotieteet (kynnysarvot diagnostisissa testeissä ja riskiluokitukset), taloustieteet sekä tutkimus- ja analyysiprosessit, joissa tulkintaa halutaan tehdä helpommin.