Stratifikoinnilla

Stratifikoinnilla tarkoitetaan tilastollisessa ja tutkimuksellisessa kontekstissa prosessia, jossa populaatio jaetaan useisiin homogeenisiin alaryhmiin eli kerroksiin. Jokaiselta kerrokselta odotetaan sisäisesti suurta samankaltaisuutta, mutta kerrosten välillä voi olla tutkimusaiheelle olennaisia eroja. Stratifikointi auttaa parantamaan estimointien tarkkuutta ja mahdollistaa kohdennetun analyysin.

Keskeisiä sovelluksia ovat stratifioitu otanta, jossa otos suunnitellaan siten, että jokainen kerros on edustettu suhteessa koko populaatioon; stratifioitu analyysi, jossa havaintoja analysoidaan erikseen kussakin kerroksessa; sekä stratified cross-validation, jossa mallit arvioidaan siten, että jokaisessa taitossa säilyy luokkien jakauma. Lisäksi käytetään stratifioituja satunnaistettuja tutkimuksia, joissa osallistujat jaetaan kerroksittain ennen satunnaistamista, jotta ryhmäjako on tasaisempi ja tulkinta luotettavampi.

Stratifiointia suunniteltaessa valitaan muuttujia, jotka vaikuttavat tutkittavaan ilmiöön, sekä toimenpiteitä, joiden avulla kerrokset ovat riittävän suuria. Liian monta tai liian pienellä koeryhmällä varustettua kerrosta voi heikentää tarkkuutta ja lisätä monimutkaisuutta. Stratifikointi ei aina paranna tuloksia, vaan sen hyödyt riippuvat ilmiön luonteesta ja datan laadusta.

Stratifioinnilla on vaikutus eri tieteenaloilla, erityisesti epidemiologiassa, tilastotieteessä, sosiaali- ja käyttäytymistieteissä sekä koneoppimisessa, jossa sen avulla voidaan ylläpitää luokkajakaumaa ja hallita harvinaisten arvojen vaikutusta.