Stratifikationsmerkmalen

Stratifikationsmerkmalen bezeichnet in der Statistik und in der Forschung Merkmale, anhand derer eine Population in voneinander abgrenzbare Schichten (Strata) eingeteilt wird. Ziel der Stratifikation ist es, Unterschiede zwischen Subgruppen zu untersuchen, die Varianz innerhalb der Gruppen zu reduzieren und die Vergleichbarkeit oder die Präzision von Schätzungen zu erhöhen. Stratifikationsmerkmale können als Hauptvariable der Untersuchung oder als potenzielle Störgröße angesehen werden; sie dienen sowohl der Planung als auch der Analyse.

Bei der Stichprobenziehung werden Stratifikationsmerkmale genutzt, um eine stratifizierte Stichprobe zu ziehen. Durch stratified sampling lässt sich die Repräsentativität erhöhen und die Effizienz verbessern. In Querschnitts- und Längsstudien kann die Stichprobenverteilung innerhalb der Strata der Grundgesamtheit besser abgebildet werden.

Bei der Analyse werden Stratifikationsmerkmale in verschiedenen Kontexten eingesetzt: Stratifizierte Analysen, Stratifikation im Regressionsmodell (zum Beispiel stratified Cox-Modell), oder die Nutzung von Strata als Blocking-Faktor, um Heterogenität der Hazard-Funktionen oder Effekthöhen zu berücksichtigen. Stratifikation kann Confounding kontrollieren und Untersuchungsergebnisse nach Subgruppen anzeigen, ermöglicht jedoch auch die Beachtung von Effektmodifikation.

Typische Stratifikationsmerkmale umfassen Alter, Geschlecht, geografische Region, sozioökonomischer Status, Krankheitsstadium oder andere Merkmale, die die Verteilung der Zielgröße beeinflussen. Die Wahl der Merkmale erfolgt vorab basierend auf theoretischen Annahmen, Vorstudien und Datenverfügbarkeit.

Wichtige Überlegungen sind die ausreichende Größe jeder Strata, die Klarheit der Kategorien, sowie die Vermeidung von zu vielen feinen Strata, die zu unzureichender Stichprobengröße führen. Fehlklassifikationen oder uneinheitliche Definitionen können die Ergebnisse verzerren.