특이치는 비정상적으로 크거나 작은 관측치입니다. 특이치는 평균과 같은 통계 결과에 불균형적인 영향을 미칠 수 있으므로, 잘못된 해석이 나올 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 집합에 1, 2, 3, 34 값이 포함됩니다. 대부분의 데이터(1, 2, 3)보다 높은 평균 값 10은 극단 데이터 점 34의 영향을 크게 받습니다. 이 경우 평균 값은 데이터 값을 실제 값보다 높게 표시합니다. 특이치가 데이터 또는 공정에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있으므로 특이치를 조사해야 합니다. 특이치는 데이터를 그래프로 표시하여 확인하는 것이 가장 쉽습니다.
Minitab에서는 표본에서 단일 특이치를 식별할 수 있는 Grubb의 검정과 Dixon의 검정을 제공합니다. 이러한 이상치 테스트 중 하나를 수행하려면 특이치 검정 개요에서 확인하십시오.
를 선택합니다. 자세한 내용은상자 그림에서는 별표(*) 기호를 사용하여 특이치를 표시합니다. 이러한 특이치는 상자의 가장자리에서 사분위수 간 범위(Q3 – Q1)보다 1.5배 이상 떨어진 관측치입니다.
산점도에서 다른 점들로부터 멀리 떨어진 점은 특이치일 가능성이 있습니다.
경우에 따라 한 그래프에 표시되는 특이치가 다른 그래프에서 확실하게 나타나지 않기 때문에 두 개 이상의 그래프 유형을 조사해야 합니다. 상자 그림과 히스토그램은 동일한 데이터를 사용합니다. 상자 그림에는 특이치가 표시되지만 히스토그램에는 확실하게 표시되지 않습니다.
원인 | 가능한 해결책 |
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데이터 입력 오류 | 오류를 수정하고 데이터를 다시 분석합니다. |
공정 문제 | 공정을 조사하여 특이치의 원인을 확인합니다. |
결측 요인 | 공정에 영향을 미치는 요인을 고려하지 못했는지 여부를 확인합니다. |
랜덤 확률 | 공정 및 특이치가 우연히 발생했는지 확인합니다. 결과에 미치는 영향을 확인하기 위해 특이치를 사용하거나 사용하지 않고 분석을 수행합니다. |