¿Cómo podemos solucionar el problema de los datos atípicos?

La mejor opción es quitarle peso a esas observaciones atípicas mediante técnicas robustas. Los métodos estadísticos robustos son técnicas modernas que hacen frente a estos problemas.

¿Qué es un dato atipico y cómo se analiza?

Son observaciones cuyos valores son muy diferentes a las otras observaciones del mismo grupo de datos. Los datos atípicos distorsionan los resultados de los análisis, y por esta razón hay que identificarlas y tratarlos de manera adecuada, generalmente excluyéndolos del análisis.

¿Qué son los datos atípicos y como estos pueden distorsionar nuestros datos?

¿Cómo encontrar los valores atípicos?

Un valor atípico en una distribución es un número que es más de 1,5 veces la longitud de la caja lejos de los cuartiles inferior o superior. Especificamente, si un número es menor que Q1 – 1.5&vecesIQR o mayor que Q3 + 1.5&vecesIQR, entonces es un outlier.

¿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.

¿Cómo identificar los valores atípicos?

Con frecuencia, la manera más fácil de identificar los valores atípicos es graficando los datos. En las gráficas de caja, Minitab usa un símbolo de asterisco (*) para identificar los valores atípicos. Estos valores atípicos son observaciones que están a por lo menos 1.5 veces el rango intercuartil (Q3 – Q1) del borde de la caja.

¿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!