Identificação de outliers

Um outlier é uma observação atipicamente grande ou pequeno. Outliers podem ter um efeito desproporcional sobre os resultados estatísticos, como a média, o que pode resultar em interpretações equivocadas. Por exemplo, um conjunto de dados inclui os valores: 1, 2, 3, e 34. O valor médio, 10, que é maior do que a maioria dos dados (1, 2, 3), é muito afetado pelo ponto de dados extremo , 34. Neste caso, o valor médio faz parecer que os valores de dados são mais elevados do que realmente são. Você deve investigar outliers porque eles podem fornecer informações úteis sobre os seus dados ou processo. Muitas vezes, é mais fácil de identificar outliers representando-se graficamente os dados.

O Minitab fornece o teste de Grubb e os testes de Dixon que podem identificar um único outlier em uma amostra. Para executar um desses testes discrepantes, escolha Estat > Estatísticas Básicas > Teste de outlier. Para obter mais informações, acesse Visão geral de Teste de outlier.

Em boxplots, o Minitab usa um símbolo de asterisco (*) para identificar outliers. Estes outliers são observações que são pelo menos 1,5 vezes o intervalo interquartil (Q3 - Q1) a partir da borda da caixa.

Em gráficos de dispersão, pontos que estão muito longe de outros são possíveis outliers.

Em alguns casos, você deve examinar mais de um tipo de gráfico porque os outliers que aparecem em um gráfico podem não ser óbvio em um gráfico diferente. O histograma e boxplot utilizam os mesmos dados. O outlier é óbvio no boxplot, mas não tão óbvio no histograma.