độ lệch chuẩn và phương sai đều không mạnh đối với các giá trị ngoại lai. Giá trị dữ liệu tách biệt với phần thân của dữ liệu có thể làm tăng giá trị của thống kê lên một lượng lớn tùy ý. Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) cũng nhạy cảm với các giá trị ngoại lệ.
Các giá trị ngoại lai có ảnh hưởng gì đến sự biến đổi?
Độ lệch chuẩn rất nhạy cảm với các yếu tố ngoại lai. Mộtriêng lẻ có thể nâng cao độ lệch chuẩn và đến lượt, bóp méo bức tranh lan truyền. Đối với dữ liệu có giá trị trung bình gần giống nhau, mức chênh lệch càng lớn thì độ lệch chuẩn càng lớn.
Các giá trị ngoại lai ảnh hưởng đến giá trị của phương sai và độ lệch chuẩn như thế nào?
Outlier Ảnh hưởng đến phương sai và độ lệch chuẩn của phân phối dữ liệu. Trong phân phối dữ liệu, với các giá trị ngoại lai cực đoan, phân phối bị lệch theo hướng của các giá trị ngoại lai, điều này gây khó khăn cho việc phân tích dữ liệu.
Các ngoại lệ ảnh hưởng đến kết quả như thế nào?
Ngoại nhân là một quan sát lớn hoặc nhỏ bất thường. Các giá trị ngoại lai có thể có tác động không cân xứng đến các kết quả thống kê, chẳng hạn như giá trị trung bình, có thể dẫn đến các diễn giải sai lệch. Trong trường hợp này, giá trị trung bình có vẻ nhưcác giá trị dữ liệu cao hơn thực tế là. …
Có nên loại bỏ phần ngoại lai không?
Loại bỏ các ngoại lệ làhợp pháp chỉ vì những lý do cụ thể. Những người bên ngoài có thể rất giàu thông tin về lĩnh vực chủ đề và quá trình thu thập dữ liệu.… Các giá trị ngoại lai làm tăng sự biến đổi trong dữ liệu của bạn, làm giảm sức mạnh thống kê. Do đó, việc loại trừ các trường hợp ngoại lệ có thể khiến kết quả của bạn trở nên có ý nghĩa thống kê.
