analysoitaessatietokokonaisuus , saatat usein poikkeavuuksienkohdat, jotka eivät näytä vastaamaandatakuvio perustetunmuista tiedoista pistettä. Ne voidaan usein nähdä piirtämisen tuloksia , koska löytää”best- fit ” yhtälö joukon pistettä voi tehdäepäilyttävien hyvin ilmeinen . Ne voivat johtua mittaus- virheitä, tuntematon ilmiöitä tai yksinkertaisesti epätarkkuudet kokeellista menetelmää . Käytäz – pisteet tapa poistaa poikkeavia havaintoja . Ohjeet
1
Laske sekäkeskiarvo jamediaani absoluuttinen poikkeama noinmediaani eli MAD , tietosi asetettu. Keskiarvon laskeminen , lisätä kaikkitulokset ja jakaa tätä summaamittauspisteiden lukumäärä . Laskeamediaani absoluuttinen poikkeama noinmediaani , vähennäkeskiarvo kustakin datapisteessä , otaitseisarvo ja löytäämediaani – keskimmäinen – arvo nuo tulokset.
2
Laskez – pisteet kullekin datapisteessä vähentämälläpopulaation keskiarvo datasta pisteen , ja jakamalla että vastauksenMAD . Tämä on se, että data kohta modifioitu z – pisteet .
3
päättää, miten haluat määrittääharha . Heuristinen testi todetaan, ettätietojen pisteenmuunnettu z – pisteet 3,5 tai enemmän olisi määritettäväharha . Riippuen oman tutkimuksen , voit halutessasi poistaaoutlier kokonaan tai sisällyttää se teidän tuloksia ja selittää sitä oman tutkimuksen .