第一步：異常值檢測

異常值的檢驗有很多種方法，最常見的是圖示法，也有使用分析方法進行探索，如下說明。

箱盒圖：實驗研究時經常使用，非常直觀的展示出異常資料；

散點圖：研究X和Y的關係時，可直觀展示檢視是否有異常資料；

描述分析：可透過最大最小值等各類指標大致判斷資料是否有異常；

其它：比如結合正態分佈圖，頻數分析等判斷是否有異常值。

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第二步：異常值判定

上述已經說明異常值會帶來嚴重的影響，扭曲資料結論等。那麼首先需要設定異常值的標準，然後再對其進行處理。異常值的判定標準並不統一，更多是透過人為標準進行設定，SPSSAU提供以下幾類判定規則：

缺失數字

小於設定標準的數字

大於設定標準的數字

大於3個標準差

第三步：異常值處理

完成異常值的判定之後，接著需要進行處理；SPSSAU提供兩類處理方式，分別為：

1、設定為Null值；此類處理最簡單，而且絕大多數情況下均使用此類處理；直接將異常值“幹掉”，相當於沒有該異常值。如果異常值不多時建議使用此類方法

2、填補；如果異常值非常多時，則可能需要進行填補設定，SPSSAU共提供平均值，中位數，眾數和隨機數共四種填補方式。建議使用平均值填補方式。