Comment rejeter les valeurs aberrantes dans les données

Instructions

1. Inspecter la valeur aberrante pour être sûr qu`il correspond qualitativement avec le reste des données. Par exemple, si vous demandez à 20 personnes pour mesurer la largeur d`un centime, mais l`un d`eux mesure effectivement la largeur d`un quart, vous pourriez avoir une valeur aberrante dans les données. Vous devez rejeter cette valeur aberrante parce qu`il ne correspond pas qualitativement avec l`expérience.

2. Utilisez Q-test de Dixon si vous ne rejetez pas la valeur aberrante sur la base du critère à l`étape 1. Le Q-test est une mesure quantitative dans les statistiques de l`importance d`une valeur particulière par rapport à un ensemble de données.

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   Déterminer le niveau de confiance pour la Q-test. Si vous voulez être 90 pour cent sûr que la valeur aberrante devrait ou ne devrait pas être rejeté, choisissez un niveau de 90 pour cent de confiance.

4. Trouver la valeur de Q critique (Qcrit) à l`aide d`une table. Vous avez besoin de connaître le nombre de valeurs dans l`ensemble de données (par exemple, N) et le niveau de confiance que vous choisissez à l`étape 3.

5. Disposer l`ensemble dans l`ordre croissant des données. Ainsi, pour chaque valeur dans l`ensemble, X (i), organiser les données de telle sorte que X (1) lt; X (2) lt; ... lt; X (n - 1) lt; X (N).

6. Calculer la valeur Q expérimentale (Qexp) de la valeur aberrante. Pour les valeurs aberrantes simples, la valeur aberrante est soit X (1) ou X (N) dans l`agencement de données provenant de l`Etape 5. Les valeurs Q respectives pour ces deux cas sont [X (2) - X (1)] / [X (N ) - X (1)] et [X (n) - x (n - 1)] / [X (n) - X (1)].

7. Comparer la valeur de Q expérimentale de l`étape 6 à la valeur de Q critique de l`étape 4. Si Qexp est supérieure à Qcrit, alors vous devriez rejeter la valeur aberrante. Si Qexp est inférieure à Qcrit, alors vous devez garder la valeur aberrante dans les données. Votre acceptation ou le rejet de la valeur aberrante a un niveau de confiance d`après ce que vous avez choisi à l`étape 3 (par exemple, vous êtes 90 pour cent sûr que vous devez rejeter la valeur aberrante).