Ni l'écart-type ni la variance ne sont robustes aux valeurs aberrantes. Une valeur de données distincte du corps des données peut augmenter la valeur des statistiques d'une quantité arbitrairement élevée. L'écart absolu moyen (MAD) est également sensible aux valeurs aberrantes.
Quel effet les valeurs aberrantes ont-elles sur la variation ?
L'écart type est sensible aux valeurs aberrantes. Une seule valeur aberrante peut augmenter l'écart type et à son tour, déformer l'image de la propagation. Pour des données ayant approximativement la même moyenne, plus l'écart est grand, plus l'écart type est grand.
Comment les valeurs aberrantes affectent-elles la valeur de la variance et de l'écart type ?
Outlier Affect sur la variance et l'écart type d'une distribution de données. Dans une distribution de données, avec des valeurs aberrantes extrêmes, la distribution est biaisée dans la direction des valeurs aberrantes, ce qui rend difficile l'analyse des données.
Comment les valeurs aberrantes affectent-elles les résultats ?
Une valeur aberrante est une observation inhabituellement grande ou petite. Les valeurs aberrantes peuvent avoir un effet disproportionné sur les résultats statistiques, tels que la moyenne, ce qui peut entraîner des interprétations trompeuses. Dans ce cas, la valeur moyenne donne l'impression que les valeurs des données sont plus élevées qu'elles ne le sont réellement. …
Faut-il supprimer une valeur aberrante ?
La suppression des valeurs aberrantes n'est légitime que pour des raisons spécifiques. Les valeurs aberrantes peuvent être très informatives sur le domaine et le processus de collecte de données.… Les valeurs aberrantes augmentent la variabilité de vos données, ce qui diminue la puissance statistique. Par conséquent, l'exclusion des valeurs aberrantes peut rendre vos résultats statistiquement significatifs.