異常值的處理步驟

異常值處理步驟基本分為三步：異常值檢測、異常值判定、異常值處理。

第一步：異常值檢測

異常值的檢驗有很多種方法，最常見的是點示法，也有使用分析方法進行探索：

箱盒：實驗研究時經常使用，非常直觀的展示出異常資料；

散點：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。

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。那麼接下來就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：使用者設定一個標準值，小於該數值即判定為異常值

大於設定標準的數字：使用者設定一個標準值，大於該數值即判定為異常值

大於3個標準差：與平均值的偏差超過三倍標準差的值，即判定為異常值

第三步：異常值處理

確定判定標準後，接著需要對檢測到的異常值進行處理；SPSSAU提供兩類處理方式：

一類是，設定為Null，此類處理最簡單，因此絕大多數情況下均使用此類處理；當異常值較少時，建議使用此類方法。

另一類方法是填補法，即處理掉異常值，在同一位置進行填補設定。包括可選擇填補平均值、填補眾數、填補中位數或填補隨機數。