¿Cómo corregir valores atípicos?

Hay disponibles las siguientes acciones para el tratamiento de valores atípicos y extremos:

1. Forzar. Sustituye los valores atípicos y extremos por el valor más cercano que no se consideraría extremo.
2. Descartar.
3. Anular.
4. Forzar valores atípicos/descartar extremos.
5. Forzar valores atípicos/anular extremos.

¿Cómo buscar outliers?

No hay una regla para identificar a los outliers. Pero algunos libros refieren un valor como un outlier si este es mayor que 1.5 veces el valor del rango intercuartil más alla de los cuartiles . También graficando los datos en una recta numérica como una gráfica de puntos, nos ayuda a identificar a los outliers.

¿Cómo se identifican los valores atípicos?

Otra estrategia para la identificación de valores atípicos, consiste en normalizar la variable de interés de la forma tradicional, lo que permite obtener una nueva variable xz, que se interpreta como el número de unidades (positivas o negativas, dependiendo del signo) en que se una observación se encuentre alejada de la media de la serie.

¿Cuál es la diferencia entre datos atípicos y datos cercanos a la media?

Los datos atípicos «pesan más» que los datos cercanos a la media. No considerar un dato extremo tiene mayores consecuencias en la estimación de la media que eliminar un datos de la región con mayor densidad. ¡Un solo valor es suficiente para influenciar enormemente la media del conjunto de datos!

¿Qué es un valor atípico?

¿Qué es un valor atípico? Un valor atípico es una observación extrañamente grande o pequeña. Los valores atípicos pueden tener un efecto desproporcionado en los resultados estadísticos, como la media, lo que puede conducir a interpretaciones engañosas.

¿Cuáles son las observaciones atípicas?

Como observan en el ejemplo anterior, las observaciones identificadas como atípicas siguen siendo 21 y 33, donde se registran individuos con edades de 31 y de 40 años, por lo que, continua sin reconocer el valor de 21 años (insertado intencionalmente) como un atípico.