非典型值（异常值）

经过 本杰明·安德森博 8月 5, 2023 统计数据 0 条评论

在下面的箱线图中，您可以看到根据此标准以图形方式表示的两个异常值：

注意：请记住，有几个标准可以确定数据被视为异常值的限制。本文参考了Tukey检验准则，因为它是最常用的。

异常值示例

考虑到异常值的定义，在本节中，我们将看到一个如何识别数据系列中的异常值的实际示例。

• 从以下统计数据集中计算离群值或离群值。

首先，我们计算数据集的三个四分位数：

一旦我们找到了三个四分位数，我们就可以通过减去四分位数 3 减去四分位数 1 来找到四分位数间距：

现在我们计算异常值设置的限制。为此，我们使用上一节中解释的公式：

因此，如果任何一个值小于 3.16，则为异常值。同样，如果某个值大于 5.56，它也是异常值。

总之，在这种情况下，我们有两个极值，因为 3.02 小于 3.16，而 5.71 大于 5.56。

异常值计算器

在以下计算器中输入统计数据集以计算其异常值（如果有）。数据必须用空格分隔，并使用句点作为小数点分隔符输入。

异常值的原因

异常值的可能原因有多种，其中最常见的是：

• 用于测量的设备发生故障或发生事故。
• 由于异常原因，被测部件出现缺陷。
• 数据传输或转录时发生错误。
• 存在人为错误。无论采取何种预防措施，人为错误并非完全不可避免，因此异常值可能仍然存在。

这些是最常见的原因，但显然原因可能是任何原因。同样，必须考虑到，当进行大量观察的统计研究时，出现一些异常值是正常的。

处理异常值该怎么办

当我们遇到异常值时，一个常见的问题是我们应该如何处理它。是否应该从样本中删除异常值？

人们认为，应该始终消除异常值，因为它们是与集合中的其他数据不相似的数据。然而，尽管异常值极大地影响了某些统计测量的结果，但这并不意味着它们应该总是被消除。

一般来说，只有当我们知道异常原因确实合理时，才应删除异常值，因此，这些异常值是与正在研究的内容不匹配的观察结果。

这在小样本量中尤其重要，因为极值对统计指标的影响更大。

例如，如果测量产品的某个部分的长度来进行质量控制，那么逻辑上如果突然出现另一种类型的产品并且测量相同的部分，则测量值将与之前的测量值有很大不同，并且很可能是成为一个异常值。在这种情况下，可以排除异常值，因为其原因已知，并且已知测量数据不属于要分析的总体的一部分。