Välimuuttaminen

Välimuuttaminen on tilastotieteellinen ja tietojenkäsittelyn menetelmä, jolla puuttuvat arvot tai epävarmat mittausarvot täytetään arvoilla, jotka perustuvat olemassa olevaan dataan. Tavoitteena on säilyttää datan eheys ja mahdollistaa analyyttisten menetelmien käyttö ilman, että puuttuvat tiedot estäisivät tutkimusta.

Menetelmät voidaan jakaa interpolointiin sekä imputaatioihin. Interpolointi täyttää puuttuvat kohdat käyttämällä ympäröiviä arvoja; yleisimpiä vaihtoehtoja ovat lineaarinen interpolointi sekä korkeamman asteen polynominen tai spline-interpolointi. Aikajärjestetyissä datoissa voidaan käyttää LOCF-periaatetta (viimeisimmän havainnon arvoa seuraavien puuttuvien kohtien täyttämiseen) sekä muita ajankohtaan liittyviä keinoja kuten NOCB. Imputaatio puolestaan arvoidaan puuttuvat arvot useamman muuttujan perusteella: klassisia vaihtoehtoja ovat keskiarvotäyttö, regressiopohjaiset menetelmät sekä moninkertainen imputaatio (multiple imputation), jossa useita täydennettyjä versioita yhdistetään lopulliseen analyysiin.

Käyttökohteet kattavat tilastoanalyysejä, lääketieteellisiä tutkimuksia, taloustieteellisiä aineistoja sekä koneoppimismalleja, joissa puuttuvat arvot voivat haitata mallien suorituskykyä tai tulkintaa. Välimuuttaminen auttaa saavuttamaan käyttökelpoisia datapisteitä ja jatkamaan analyysiä silloin, kun täydellistä dataa ei ole saatavilla.

Rajoitteet ja varottavat seikat: välimuuttaminen rakentuu oletuksiin puuttuvien arvojen mekanismista (esim. MCAR, MAR, MNAR). Yksinkertaiset menetelmät voivat aliarvioida varianssia tai vääristää riippuvuuksia, jos oletukset eivät pidä. On tärkeää valita dataan sopiva menetelmä ja raportoida käytetyt tekniikat sekä imputoitujen arvojen vaikutus tuloksiin.