Cómo calcular los valores atípicos

Un valor atípico es un dato observacional considerablemente diferentes en cuanto al número de otras observaciones en una muestra. El término se utiliza en los estudios estadísticos y puede señalar las anomalías del conjunto de datos o errores en la medición realizada. Saber cómo calcular los valores extremos es importante para asegurar una comprensión adecuada de los datos y dará lugar a conclusiones más precisas. Hay un proceso muy simple para calcular en un conjunto dado de observaciones.

pasos

Imagen titulada Calcular valores atípicos Paso 1
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Aprender a reconocer un valor atípico potencial. Antes de calcular un estudio observacional representa un valor atípico o no, siempre es útil examinar el conjunto de datos y reconocer posibles valores atípicos. Por ejemplo, considere un conjunto de datos que representa la temperatura de 12 objetos diferentes en una habitación. Si 11 objetos tienen la temperatura alrededor de 21 C, pero la duodécima (tal vez un horno) tiene una temperatura de 150 ° C, un examen rápido puede decir que el horno es un valor atípico.
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    Organizar los datos de observación desde el más pequeño hasta el más grande. Continuando con el ejemplo anterior, considere el siguiente conjunto de datos que representa las temperaturas de varios objetos: {22, 21, 24, 21, 21, 20, 21, 23, 22, 150, 22, 20}. Este conjunto debe ser distribuido como: {20, 20, 21, 21, 21, 21, 22, 22, 22, 23, 24, 150}.
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    Calcular la mediana del conjunto de datos. La mediana es el dato de observación situados por encima de la mitad inferior de los datos y por debajo de la mitad superior. Si el conjunto de datos contiene un número par de observaciones, a continuación, los dos términos del medio ambiente deben tenerse en cuenta. En el ejemplo anterior, los dos términos son los medios 21 y 22, a continuación, la mediana es ((21 + 22) / 2) o 21,5.
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    Calcula el cuartil inferior. Este punto, llamado Q1, los datos de observación se encuentra por debajo del 25% de las observaciones. En el ejemplo anterior, dos términos tienen que tenerse en cuenta de nuevo, esta vez 21 y 21. El promedio de los dos será ((21 + 21) / 2) o 21.
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    Calcula el cuartil superior. Este punto, llamado Q3, es los datos de observación situadas por encima de 25% de las observaciones. Continuando con nuestro ejemplo, tomar la media de los datos conduce a 22:23 Q3, que es 22,5.
  • Imagen titulada Calcular valores atípicos Paso 6
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    Encuentra las "barreras internas" de la serie de datos. El primer paso es multiplicar la diferencia entre Q1 y Q3 (llamado rango intercuartil) por 1,5. En el ejemplo anterior, es el rango intercuartílico (22,5 a 21), a saber 1,5. Multiplique esto por 1.5 genera 2.25. Añadir a este número para la Q3 y restar de Q1 a construir barreras. En este ejemplo, las barreras internas superior e inferior serían 24,75 y 18,75.
  • Todos los datos de observación que están fuera de este rango se consideran valores atípicos moderados. En este ejemplo conjunto de datos, sólo la temperatura del horno (150 ° C) es outlier moderado.
  • Imagen titulada Calcular valores atípicos Paso 7
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    Encuentra "barreras externas" de la serie de datos. Esto se hace de la misma manera que las barreras internas, excepto que el rango intercuartil se multiplica por 3 en lugar de 1,5. Multiplicando el rango intercuartil de 3 anterior, tenemos (3 * 1.5) o 4.5. Por lo tanto, las barreras externas superior e inferior son 27 y 16,5.
  • Cualquier valor de observación que se encuentra fuera de las barreras externas se considera un valor atípico extremo. En este ejemplo, la temperatura del horno, 150 ° C, también es un valor atípico extremo.

    • consejos

    • Cuando se encuentran los valores atípicos, trata de explicar su presencia antes de deshacerse de ellos a partir del conjunto de datos que se pueden señalar errores en la medición o anomalías en la distribución.

    materiales necesarios

    • calculadora
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