異常值剔除方法有哪些？統(tǒng)計中消除異常數據的方法有很多，但檢測和檢驗中常用的方法有兩種：1-萊達準則（又稱3σ準則）：非常簡單，即首先得到n個獨立檢測結果的實驗標準差s和殘差，如果殘差大于3S，則刪除異

異常值剔除方法有哪些？

統(tǒng)計中消除異常數據的方法有很多，但檢測和檢驗中常用的方法有兩種：1-萊達準則（又稱3σ準則）：非常簡單，即首先得到n個獨立檢測結果的實驗標準差s和殘差，如果殘差大于3S，則刪除異常值，然后反復計算以消除所有異常值。然而，這種方法有其局限性。數據樣本必須大于10，一般要求大于50。因此，該方法現在不常用，該方法已在國標中取消

如何剔除異常值？

可以在數據菜單中首先標記異常情況。步驟是：數據--“標記異常案例，案例識別變量可以取數據集中不同值的變量。之后，SPSS會自動標記出所有異常情況的值以及異常原因。如果要刪除，可以手工刪除

輔助列A為原始數據，B1=If（A1=“，”，If（ABS（A1平均值（A:A））>3*StdevP（A:A），“”，A1））下拉復制公式，將公式復制到右邊，直到某一列中的數據與該列中的數據完全一致為止左欄，表示所有不合格的數據都已消除。原來的公式使用了全角度“”，缺少空值判斷，現在改了。我已經試過了，不會有錯誤

常用的方法如下：

1。你可以通過“頻率”下的“描述統(tǒng)計”下的“分析”畫出“直方圖”，看圖表發(fā)現頻率最小的值可能是一個異常值，但也取決于與其他情況的距離程度。

2. 通過“分析”下“描述統(tǒng)計”的“葉莖圖”和“繪圖”選項下的“探索”，我們可以看到案例距離框邊（上端和下端）的距離是框邊的數倍，“0”代表1.5-3倍（異常值），“*”代表3倍以上（極端異常值）。

3. 您可以通過“分析”下“描述統(tǒng)計”下的“將標準化另存為變量Z”選項選擇相應的變量“確定”。生成一個新變量，如果值超過2，則它必須是一個異常值。