Observações atípicas

Observações atípicas (também chamadas de observações influentes) são aquelas que exercem um impacto desproporcional sobre um modelo de regressão ou ANOVA. As observações atípicas são importantes para identificar porque elas podem produzir resultados equivocados. Por exemplo, uma observação atípica pode fazer com que um coeficientes significativo pareça insignificante.

As observações que o Minitab rotula não seguem bem a equação de regressão proposta. No entanto, espera-se que você tenha algumas observações incomuns. Por exemplo, com base nos critérios de grandes resíduos, espera-se que aproximadamente 5% das observações sejam sinalizadas como tendo um resíduo grande.

Na saída anterior, a observação 1 é marcada com um X, que a identifica como um ponto de leverage. A observação 22, marcada com R, é um outlier.

Para determinar quanto efeito a observação incomum exerce, você pode ajustar o modelo com e sem a observação e comparar os coeficientes, os valores-p, R² e outros parâmetros do modelo. Se o modelo mudar significativamente quando você remover a observação atípica, primeiro, determine se a observação é uma entrada de dados ou erro de medição. Caso contrário, examine o modelo mais profundamente para determinar se você omitiu um termo importante (por exemplo, um termo de interação) ou variável, ou tenha especificado incorretamente o modelo. Você pode precisar coletar mais dados para determinar uma resolução.