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Ausreißer

Author: Hans Lohninger

Ausreißer sind Extremwerte, die sich von den anderen Werten der Stichprobe abheben. Sie haben normalerweise beträchtlichen Einfluss auf die Berechnung statistischer Kenngrößen und Modelle (vgl. z.B. Hebeleffekt in der linearen Regression) und sollten in den meisten Fällen entfernt werden. Ausreißer können auch dadurch zustande kommen, dass eine Verteilung angenommen wird, die gar nicht der realen Verteilung der Daten entspricht.

Typische Beispiele von Ausreißern sind Messfehler, z.B. Fehler bei der Erhebung (menschliche Fehler, etc.) oder (selten) außergewöhnliche Werte. Eine wichtige Frage ist, ob es legitim ist, einen Wert zu entfernen, nachdem er als Ausreißer erkannt wurde. Natürlich können statistische Tests nicht entscheiden, ob es angebracht ist, solche Werte zu entfernen. Sie können nur einen Hinweis geben, ob eine signifikante Abweichung besteht (grundsätzlich basieren Ausreißertests auf den Wahrscheinlichkeiten, zu einer angenommenen Verteilung zu gehören).




Last Update: 2012-10-08