外れ値の識別

外れ値とは、異常に大きいまたは小さい観測値を指します。外れ値は平均などの統計結果に不均衡な影響を与えるため、データの解釈を誤る可能性があります。たとえば、1、2、3および34の4つの値を含むデータセットについて考えてみます。極端な値34の影響を大きく受けたため、平均値は10となり、データの大多数（1、2、3）よりも高い値になっています。この場合、平均値を出したため、データ値が実際よりも大きく見えています。外れ値を詳しく調べると、データや工程に有効な情報を得ることができます。多くの場合、データをグラフ化して外れ値を識別するのが最も簡単です。

Minitab には、サンプル内の単一の外れ値を識別できるGrubbの検定との検定が用意されています。これらの外れ値テストのいずれかを実行するには 統計 > 基本統計 > 外れ値検定を選択します。 詳細については、外れ値検定の概要を参照してください。

箱ひげ図では、Minitabはアスタリスク記号（*）を使用して外れ値を識別します。これらの外れ値は、箱のエッジから四分位間範囲（Q3～Q1）の1.5倍以上の観測値です。

散布図で、他の点から大きく離れた点は外れ値の可能性があります。

場合によっては、1つのグラフで外れ値とされても異なるグラフでは外れ値であることが明らかでない場合もあるため、複数の種類のグラフを調べる必要があります。箱ひげ図とヒストグラムでは同じデータを使用しています。外れ値は箱ひげ図では明らかですが、ヒストグラムでは明らかではありません。