Innhold
En outlier er en verdi i et datasett som er langt fra de andre verdiene. Outliers kan være forårsaket av eksperimentelle eller målefeil, eller av en populasjon med lang haler. I de tidligere tilfellene kan det være ønskelig å identifisere utliggere og fjerne dem fra data før du utfører en statistisk analyse, fordi de kan kaste resultatene av slik at de ikke representerer prøvepopulasjonen nøyaktig. Den enkleste måten å identifisere outliers er med kvartilmetoden.
Sorter dataene i stigende rekkefølge. Ta for eksempel datasettet {4, 5, 2, 3, 15, 3, 3, 5}. Sortert er eksemplet datasett {2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 15}.
Finn medianen. Dette er tallet hvor halvparten av datapunktene er større og halvparten er mindre. Hvis det er et jevnt antall datapunkter, er de midtre to i gjennomsnitt. For eksempelsettet er midtpunktene 3 og 4, så medianen er (3 + 4) / 2 = 3,5.
Finn den øvre kvartilen, Q2; dette er datapunktet der 25 prosent av dataene er større. Hvis datasettet er jevnt, gjennomsnitt de 2 punktene rundt kvartilen. For eksempelsettet er dette (5 + 5) / 2 = 5.
Finn den nedre kvartilen, Q1; dette er datapunktet der 25 prosent av dataene er mindre. Hvis datasettet er jevnt, gjennomsnitt de 2 punktene rundt kvartilen. For eksempeldataene (3 + 3) / 2 = 3.
Trekk den nedre kvartilen fra den høyere kvartilen for å få interkvartilområdet, IQ. For eksempelsettet er Q2 - Q1 = 5 - 3 = 2.
Multipliser interkvartilområdet med 1,5. Legg dette til den øvre kvartilen og trekk den fra den nedre kvartilen. Ethvert datapunkt utenfor disse verdiene er en mild outlier. For eksempelsettet er 1,5 x 2 = 3; Dermed 3 - 3 = 0 og 5 + 3 = 8. Så en verdi mindre enn 0 eller større enn 8 ville være en mild uteligger. Dette betyr at 15 kvalifiserer seg som en mild utligger.
Multipliser interkvartilområdet med 3. Legg dette til den øvre kvartilen og trekk det fra den nedre kvartilen. Ethvert datapunkt utenfor disse verdiene er en ekstrem outlier. For eksempelsettet er 3 x 2 = 6; dermed 3 - 6 = –3 og 5 + 6 = 11. Så en verdi mindre enn –3 eller større enn 11 ville være en ekstrem outlier. Dette betyr at 15 kvalifiserer seg som en ekstrem outlier.