下载文档原格式
SPSS数据的预处理SPSS是研究社会科学数据和其他统计分析领域中常用的软件之一。
在进行分析之前，我们需要进行预处理来准备我们的数据集。
数据的清理在进行数据分析之前，我们需要了解数据集中的每个变量并确保它们是正确的，并且符合我们的需要。
在数据清理过程中，我们需要进行以下操作：处理缺失值在数据集中，某些变量可能会缺乏部分值，我们需要进行缺失值处理，以便于数据的分析和处理。
填补缺失值的方法主要有以下几种：1.删除缺失值：删除含有缺失值的行或者列，但是需要注意删除的行和列如果数据量较大，可能会对后续的分析产生影响。
2.插补法：使用其他观测下的变量的平均值、中位数，众数等来填补缺失值。
在SPSS中，我们可以通过Transform->Replace Missing Values来进行缺失值的填补。
其中的缺失值可以设置被替换的数值类型，如我们可以用平均数代替缺失值，也可以用最近邻样本的替换策略等。
处理异常值当数据集中存在异常值时，需要使用删除或替换方法对其进行去除或更正。
异常值是指由于测量、数据输入或其他原因导致的不合理的数据值。
对于极端的异常数据值，删除数据可能是最好的解决方案。
在SPSS中，我们可以使用Analyze->Descriptive Statistics->Explore来寻找异常值，它会检查所有数据和变量，并给我们提供总体统计、中心趋势度量和分布度量等描述。
数据的转换在进行分析之前，我们还需要对数据进行转换来满足分析的要求。
最常见的转换包括下列几种：变量归一化某些变量或变量的值可能存在不同的测量单位，为了能够在同等条件下进行比较，需要对数据进行标准化处理。
在SPSS中，我们可以使用Transform->Recode Into Same Variables来进行数据的归一化操作。
例如，我们可以将数值变量转换为区间变量或类别变量。
变量离散化连续型数据为了进行分析常需要将其转换为类别变量。
banner
学习者请关注这里：实例系列教程
问题：在spss中如何挑剔除异常值，主要是不知道如何操作，请高人指点_
问题描述：
图片1
图片3
答案1：： 可以在数据菜单中把异常个案标先出来，步骤是：数据——》标志异常个案，个案识别变量可以取数据集中取值不同的变量。
之后SPSS会自动把所有异常个案的值以及为什么是异常值标出来，如果你要剔除再手动即可
提问者的评价：原来是这样，感谢！
答案2：： 我想知道示范园和非示范园在5个纬度方面是否有差异,不知该如何使用SPSS对5请大家帮个忙,很急! 这类调查问卷类数据SPSS 统计分析处理问题均可＋名:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
SPSS的F值
:::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::
用SPSS软件，结果有t值和p值是什么检验?
spss 异常值剔除 用什么方法 求助spss 中关于值标签的设置 spss数据录入时缺失值怎么处理。
spss单一样本的T检验SPSS是一款广泛使用的统计软件，可以用于各种统计分析，包括单一样本的T 检验。
下面是关于如何使用SPSS进行单一样本的T检验的详细步骤和解释。
一、目的单一样本的T检验主要用于比较一个样本的平均值与已知的或预设的数值，或者用于比较一个样本与已知的或预设的数值之间的差异。
这种检验通常用于检验一个样本是否显著地不同于已知的或预设的数值。
二、步骤1.打开SPSS软件，点击“分析”菜单，然后选择“比较平均值”>“独立样本T检验”。
2.在弹出的对话框中，将左侧的“独立样本T检验”选项卡中的“变量”字段拖到右侧的“变量”框中。
3.在“独立样本T检验”选项卡下方的“组”字段中输入已知的或预设的数值。
4.点击“确定”按钮，SPSS将计算并显示T检验的结果。
三、结果解释单一样本的T检验的结果通常包括T值和p值。
T值是计算出的统计量，而p 值是观察到的数据与零假设之间的不一致程度。
如果p值小于选择的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设，认为样本平均值与已知的或预设的数值之间存在显著差异。
四、注意事项1.单一样本的T检验的前提是数据符合正态分布。
如果数据不符合正态分布，可以使用非参数检验，例如Mann-Whitney U检验或Wilcoxon符号秩检验。
2.在使用单一样本的T检验时，需要明确知道或预设的数值是什么，以及为什么要比较这个数值。
如果不知道或预设的数值是什么，或者比较的目的不明确，那么这种检验可能会没有意义或者导致错误的结论。
3.单一样本的T检验只能告诉我们一个样本的平均值与已知的或预设的数值之间的差异是否显著，但不能告诉我们这种差异的实际意义或影响。
因此，在解释结果时需要谨慎，并考虑实际应用背景。
4.在进行单一样本的T检验时，需要确保数据的质量和准确性。
如果数据存在缺失、异常值或错误，将会对结果产生影响。
在进行统计分析前，需要对数据进行清洗和预处理。
5.在进行单一样本的T检验时，需要考虑变量的类型和测量尺度。
利用SPSS进行数据分析的技巧与方法数据分析是信息时代的重要技能之一，尤其在商业、金融、科学和社会科学等领域。
而SPSS软件是一种广泛使用的统计分析软件，能够帮助用户简化数据分析过程。
本文将介绍利用SPSS进行数据分析的技巧和方法，包括数据输入、数据清洗、数据可视化、假设检验和回归分析等方面。
一、数据输入SPSS支持多种数据来源的导入，包括CSV、TXT、Microsoft Excel、Access、SAS和Stata等文件格式，还可以从关系型数据库中读取数据。
在SPSS中打开数据集后，应该检查数据集的编码、缺失值和重复值。
首先，确保数据集的编码与文件格式一致，例如，如果数据集使用UTF-8编码，那么也要确保文件格式为UTF-8。
其次，检查数据集是否存在缺失值和重复值，并决定如何处理它们。
二、数据清洗数据清洗是数据分析的关键步骤之一，可以有效提高数据质量。
数据清洗的主要任务是检查数据集中存在的错误、缺失值和异常值。
SPSS软件提供了各种功能来识别和处理这些问题，例如，数据转换、数据筛选和变量相关性矩阵等。
在数据清洗中，要学会对缺失值、异常值和无效值进行处理。
对于缺失值，可以通过删除、插值或替换为特定值等方法进行处理；对于异常值，可以通过对数据进行修正、平滑或转换等方法进行处理。
三、数据可视化数据可视化是数据分析不可或缺的一个环节，它可以帮助用户更好地了解数据的分布情况和变化趋势。
SPSS软件提供了多种数据可视化功能，如散点图、直方图、箱线图等。
在数据可视化时，要注意选择合适的图表类型来呈现数据。
例如，散点图非常适合呈现多变量之间的关系，而直方图则适合呈现单变量的分布情况。
此外，还要注意选择好图表的颜色、字体和标签等设置。
四、假设检验假设检验是通过一定的样本数据来推断总体参数的一种方法。
SPSS软件提供了多种假设检验方法，包括单样本t检验、独立样本t检验、方差分析、卡方检验等。
假设检验的关键是选择适当的检验方法和确定显著性水平。
论文写作中如何利用SPSS进行数据清洗数据清洗是论文写作中非常重要的一步，它涉及到对数据的整理、筛选和处理，以保证数据的准确性和可靠性。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，它提供了丰富的功能和工具，可以帮助研究者进行数据清洗。
本文将介绍如何利用SPSS进行数据清洗的方法和步骤。
一、导入数据在使用SPSS进行数据清洗之前，首先需要将数据导入到SPSS软件中。
SPSS支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
在导入数据时，需要注意选择正确的数据类型和变量属性，以确保数据的准确性和一致性。
二、删除重复数据重复数据是指在数据集中存在完全相同的记录。
删除重复数据是数据清洗的第一步，可以避免对同一数据进行重复分析。
在SPSS中，可以使用"Data"菜单中的"Select Duplicate Cases"命令来选择重复数据，并使用"Data"菜单中的"Delete Duplicate Cases"命令来删除重复数据。
三、处理缺失数据缺失数据是指在数据集中存在某些变量或观测值缺失的情况。
处理缺失数据是数据清洗的重要一步，可以避免对缺失数据进行分析造成的偏误。
在SPSS中，可以使用"Transform"菜单中的"Recode into Same Variables"命令来处理缺失数据。
可以选择将缺失数据替换为平均值、中位数或众数等，也可以选择删除缺失数据。
四、检查异常值异常值是指在数据集中与其他观测值明显不同的数值。
异常值可能是数据录入错误或测量误差等原因导致的。
在进行数据分析前，需要对异常值进行检查和处理。
在SPSS中，可以使用"Analyze"菜单中的"Descriptive Statistics"命令来计算变量的均值、标准差等统计量，进而判断是否存在异常值。
SPSS中异常值检验的几种方法介绍在使用SPSS进行数据分析过程中，异常值的检验是十分重要的一步。
异常值是指与其他观测值显著不同的极端观测值，可能会对分析结果产生较大的影响。
SPSS中提供了多种方法来检验和处理异常值。
下面将介绍几种常见的异常值检验方法。
1.描述统计法：描述统计法是最简单和最常用的异常值检验方法之一、可以通过查看数据的分布情况和离群点的位置来判断是否存在异常值。
SPSS提供了丰富的描述统计指标，如均值、中位数、标准差等，通过比较这些指标和数据的实际情况来判断是否存在异常值。
2.箱线图法：箱线图法也是一种常见的异常值检验方法。
箱线图展示了数据的中位数、四分位数和离群点等信息。
在SPSS中，可以通过制作箱线图来直观地查看数据的离散程度和异常值的位置。
如果箱线图中存在与其他点相距较远的点，那么这些点很可能是异常值。
3.马氏距离法：马氏距离法是一种基于统计学原理的异常值检验方法。
其基本思想是通过计算数据点与均值之间的马氏距离，来判断数据点是否属于异常值。
SPSS提供了马氏距离的计算功能，可以根据计算结果来判断是否存在异常值。
4. Cook's D法：Cook's D是一种基于回归分析的异常值检验方法。
它基于估计模型的敏感性，通过计算每个数据点对回归方程的贡献度，来判断数据点是否属于异常值。
在SPSS中，可以通过运行回归分析并查看Cook's D值来判断是否存在异常值。
5. Grubbs's test法：Grubbs's test是一种用来检验数据中最大或最小值是否存在异常值的方法。
它假设数据服从正态分布，并计算最大或最小值与均值之间的差异是否显著。
SPSS中可以通过执行Grubbs's test来判断数据中的最大或最小值是否属于异常值。
6.删除法：删除法是一种处理异常值的方法。
当确实存在异常值且对后续分析结果影响较大时，可以选择直接将异常值从数据中剔除。
SPSS箱图中异常值的计算和判别方法
异常值包括离群值和极端值。
离群值（箱图／探索二级子菜单）值与框的上下边界的距离在1.5倍框的长度
到3倍框的长度之间的个案（不包括1.5倍，包括3倍）。
框的长度是
内距（四分位距）。
离群值在SPSS输出的箱图中默认用圆圈标识。
极端值（箱图／探索二级子菜单）值与框的上下边界的距离超过3倍框的长度的
个案（不包括3倍）。
框的长度是内距（四分位距）。
极端值在SPSS输
出的箱图中默认用星号标识。
数据文件（截图）中，10号位的身高为180厘米。
身高的四分位距（差）为8厘米。
第75分位数的值为167厘米，则第10号位人的身高到第75分位数（长方形上边）的距离为180-167=13。
因13/8=1.625，大于1.5小于3，所以判为离群值（图中的圆圈）。
数据文件（截图）中，207号位的身高为193厘米。
身高的四分位距（差）为8厘米。
第75分位数的值为167厘米，则第207号位人的身高到第75分位数（长方形上边）的距离为193-167=26。
因26/8=3.25，大于3，所以判为极端值（图中的星号）。
华东师范大学社会调查中心邝春伟2017.01.01。
学会使用SPSS进行数据处理和分析第一章：介绍SPSS及其基本功能SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专业的统计软件，可广泛应用于社会科学、医学、教育、市场营销等领域的数据处理和分析。
SPSS具有强大的数据处理和展示功能，能够帮助用户进行数据清洗、统计描述、统计推断等分析工作。
本章将详细介绍SPSS的基本功能，包括数据导入导出、数据清洗和变量定义等。
第二章：数据导入与导出在使用SPSS进行数据处理和分析前，首先需要将原始数据导入到SPSS中。
SPSS支持多种数据格式的导入，如Excel、CSV、Txt等。
本章将介绍如何进行数据导入，并讲解一些常见的数据导入问题及解决方法。
此外，还将介绍如何将SPSS的分析结果导出到其他格式，如Excel、Word等，以便后续的数据展示和报告撰写。
第三章：数据清洗与变量定义数据清洗是数据处理的基础工作，对于原始数据中存在的异常值、缺失值、重复值等进行处理，以保证数据的准确性和可靠性。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据清洗，包括识别与处理异常值、填补缺失值、删除重复值等。
同时，还将讲解如何进行变量的定义和测量水平的设置，以便后续的数据分析。
第四章：数据描述性统计数据描述性统计是对数据整体特征进行描述和总结的方法，可帮助研究者更好地理解数据。
本章将介绍如何使用SPSS进行数据描述性统计，包括计算变量的均值、标准差、频数分布等。
此外，还将讲解如何绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以便更直观地展示数据的分布和关系。
第五章：统计推断与假设检验统计推断是在样本数据的基础上对总体参数进行推断的方法，常用于科学研究中的结论判定。
假设检验则用于判断样本数据与总体的差异是否显著。
本章将介绍如何使用SPSS进行统计推断和假设检验，包括T检验、方差分析、相关分析等。
同时，还将讲解如何解读统计结果并进行结果报告。
第六章：数据分析与建模数据分析是根据统计学原理对数据进行深度挖掘和解释的过程，而建模则是基于数据分析结果进行预测和决策的方法。
如何使用SPSS作数据分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将介绍如何使用SPSS进行数据分析的基本步骤和常用功能。
一、数据导入与清洗在使用SPSS进行数据分析之前，首先需要将数据导入软件，并对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
以下是数据导入与清洗的步骤：1. 打开SPSS软件，并创建一个新的数据文件。
2. 选择导入数据的方式，可以是从Excel、csv等格式导入，也可以手动输入数据。
3. 导入数据后，检查数据是否包含缺失值或异常值。
可以使用SPSS的数据清洗工具进行处理，比如删除缺失值或替代为合适的值。
4. 检查数据的变量类型，确保每个变量的类型正确，比如分类变量、连续变量等。
5. 对需要的变量进行重命名，并添加变量标签，便于后续分析的理解和解释。
二、数据描述统计分析数据描述统计是对数据的基本特征进行概括和描述的分析方法。
SPSS提供了丰富的数据描述统计功能，如均值、标准差、频数分布等。
以下是数据描述统计分析的步骤：1. 运行SPSS软件，打开已经导入并清洗好的数据文件。
2. 选择"统计"菜单下的"描述统计"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行描述统计分析的变量，并选择所需的统计指标，如均值、标准差等。
4. 点击"确定"进行计算，SPSS将输出所选变量的描述统计结果，包括均值、标准差、中位数等。
三、相关性分析相关性分析用于衡量两个或多个变量之间的相关程度，常用于探究变量之间的关系。
SPSS提供了多种相关性分析方法，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
以下是相关性分析的步骤：1. 打开已导入的数据文件。
2. 选择"分析"菜单下的"相关"选项。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行相关性分析的变量，并选择所需的相关系数方法。
SPSS中异常值检验的几种方法介绍方法具体如下所示：离群值（箱图／探索）.值与框的上下边界的距离在1.5倍框的长度到3倍框的长度之间的个案。
框的长度是内距。
倍框的长度的个案。
框的长度是内距3极端值（箱图）.值距离框的上下边界超过在回归模型诊断里面，一般称预测值与实际值的偏差为残差,残差有几种表示方法:标准化残差, 学生化残差等等，按照需要取一种残差，再按照某种标准取一个阀值来限定异常点，只要那个点的残差大于阀值，就可以认为它是异常点。
SPSS14之后新功能SPSS Data Validation能帮助您轻松地探察多个异常值，以便您可以进一步检验并确定是否把这些观测包括在您的分析中。
SPSS Data Validation异常探察程序能够基于与数据集中相似观测的偏离探察异常值，并给出偏离的原因。
它使您可以通过创建新变量来标识异常值。
标签：市场研究研究方法经营分析分类：经营分析2009-11-24 18:59这段时间太忙了，一直没有静下心来。
积攒了几个朋友的问题，现在来回答或介绍一些，今天先谈谈时间序列(Time-Series Forecasting)的预测问题！预测：是对尚未发生或目前还不明确的事物进行预先的估计和推测，是在现时对事物将要发生的结果进行探讨和研究，简单地说就是指从已知事件测定未知事件。
为什么要预测呢，因为预测可以帮助了解事物发展的未来状况后，人们可以在目前为它的到来做好准备，通过预测可以了解目前的决策所可能带来的后果，并通过对后果的分析来确定目前的决策，力争使目前的决策获得最佳的未来结果。
我们进行预测的总的原则是：认识事物的发展变化规律，利用规律的必然性，是进行科学预测所应遵循的总的原则。
这个总原则实际上就是事物发展的1-“惯性”原则——事物变化发展的延续性；2-“类推”原则——事物发展的类似性；3-“相关”原则——事物的变化发展是相互联系的；.4-“概率”原则——事物发展的推断预测结果能以较大概率出现，则结果成立、可用；时间序列预测主要包括三种基本方法：1-内生时间序列预测技术；2-外生时间序列预测技术；3-主观时间序列预测技术；当然今天我们主要讨论内生时间序列预测技术——也就是只关注时间序列的下的预测问题！从数据分析的角度来考虑，我们需要研究：1.序列是否在固定水平上下变动？2.此水平是否也在变动？3.是否有某种上升或下降的趋势呢？4.是否存在有季节性的模式？5.是否季节性的模式也在变更呢？.6.是否存在周期性规律和模式？时间序列有一明显的特性就是记忆性(memory)，记忆性系指时间数列中的任一观测值的表现皆受到过去观测值影响。
异常值SS探测及检验如何用SP 一、采用数据探索过程探测异常值–>“Analyze”–>“Descriptive 菜单程序为: 主现SPSS菜单实中选>–>“Statistics”按钮–Statistics”–>“Explore……”选项个最小值作为异常5“Outliers”复选框。
输出结果中将列出5个最大值和的嫌疑值。
）探测异常值二、采用箱线图（boxplot箱线图比较直观、形象，易于理解，因此它在统计分析中占有非常重要的地位。
利用上述的数据探测过程，在“Explore”对话框中单击“Plots”，出1.
通过“Boxplots”方框可以确定箱线图的生成方式。
现如图2所示的对话框，“Factor levels together”复选框表示将要为每个因变量创建一个箱线图，“Dependent together”复选框表示将为每个分组变量水平创建箱线图，“None”复选框表示不创建箱线图。
一种给出了两种箱线图，SPSS2. 直接利用SPSS中的画图功能实现箱线图，点:是基本箱线图，另一种是交互式箱线图。
基本箱线图的SPSS菜单实现为击主菜单中的“Graphs”选项，在弹出的一级菜单中选择“Boxplot……”点击主菜单中的“Graphs”选项，SPSS菜单实现为:选项。
交互式箱形图的在弹出的一级菜单中点击“Interactive”选项，在弹出的二级菜单中选择公司雇员分工种的开始工资为例构造基“Boxplot……”选项。
下面仍以A。
箱线图中的“○”表示可疑的异常值，此处异常值的确3)(本箱线图如图百分位点上25百分位点和75变量值超过第:，即定采用的是“五数概括法”
百分位点上变75百分位点和25变量值之差的倍(箱体上方)或变量值小于第的点对应的值。
箱体下方)量值之差的倍( 。
：？？？如何设置。
后的新功能 Data –> Validation三、SPSS 14
法）：±3δ以外的数据为高度异常值，应予剔除。
四、Z分标准化法（3δ五、数据异常值的检验能使异常值的检中没有提供直接检验异常数据的工具，但是使用SPSSSPSS等过程，可以对指定变Frequencies中的验工作变得非常方便。
通过SPSS量的数据同时得到均值、方差等统计量，代入上述的公式，结合查表，很快更显方便，因为剔除前SPSS就能得出检验结果。
在多个异常数据下，使用一个异常数据后，需要对剩余的数据重新计算均值和方差，如果数据很多，只需要重新，而通过SPSS用手工计算将是很烦琐的事情，而且准确度不高。
过程的操作就可以了。
选择数据以后，重复一次Frequencies 并比较后才能增分别对含异常值和删去异常值两种情况下的数据进
行分析，加可信度，避免误删。
SPSS中异常值的剔除六、Data发现异常值后，把大于等于最小异常值或小于等于最大异常值的值用子菜单里的条件设置按钮，就可以自动剔除异常Cases Select主菜单里的值。
承接心得1，数据预处理第二点异常值的处理。
我大概学了两门统计软件SPSS和Stata，SPSS用的时间久些，熟悉一下，Stata 最近才学，不是太熟。
关于这点我结合着来说。
关于异常值的处理可分为两点，一是怎么判定一个值是异常值，二是怎么去处理。
判定异常值的方法我个人认为常用的有两点：
是描述性统计分析，看均值、标准差和最大最小值。
一般情况下，若
标准1是通过做指标的箱图判定，2可粗略判定数据存在异常值。
差远远大于均值，箱图上加“*”的个案即为异常个案。
发现了异常值，接下来说怎么处理的问题。
大概有三种方法：一是正偏态分布数据取对数处理。
我做农户微观实证研究，很多时候得到的数据（如收入）都有很大的异常值，数据呈正偏态ln(0)分布，这种我一般是取对数处理数据。
若原始数据中还有0，取对数处理；二是样本量足够大删除异常值样本；三是从没意义，我就取ln(x+1)里学到的，对数据做结尾或者缩尾处理。
这里的结尾处理其实就是同stata的样本。
缩尾指的是第二个方法，在样本量足够大的情况下删除首尾1%-5%，存在几个异常值，都是50人为改变异常值大小。
如有一组数据，均值为500，缩尾处理就是将这几个500多（我这么说有点夸张，大概是这个意思）。
总结而言，我+3多的数据人为改为均值标准差左右数据大小，如改为100数据变换后再做图或描述性统计看数据个人认为做数据变换的方式比较好，分布情况，再剔除个别极端异常值
异常值的识别与处理
2016-04-26 data567 精鼎统计
在处理实验数据的时候，我们常常会遇到个别数据值偏离预期或大量统计数据值结果的情况，如果我们把这些数据值和正常数据值放在一起进行计，可能会影响实验结果的正确性，如果把这些数据值简单地剔除，又可能忽略了重要的实验信息。
这里重要的问题是如何判断异常值，然后将其剔除。
判断和剔除异常值是数据处理中的一项重要任务，目前的一些方法还不是十分完善，有待进一步研究和
探索。
．
异常值outlier：指样本中的个别值，其数值明显偏离它（或他们）所属样本的其余观测值,也称异常数据，离群值。
目前人们对异常值的判别与剔除主要采用物理判别法和统计判别法
两种方法。
所谓物理判别法就是根据人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据值偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。
统计判别法是给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常值剔除。
当物理识别不易判断时，一般采用统计识别法。
对于多次重复测定的数据值，异常值常用的统计识别与剔除法有：
（1）拉依达准则法（3δ）：简单，无需查表。
测量次数较多或要求不高时用。
是最常用的异常值判定与剔除准则。
但当测量次数《=10次时，该准则失效。
如果实验数据值的总体x是服从正态分布的，则
式中，μ与σ分别表示正态总体的数学期望和标准差。
此时，在实验数据值中出现大于μ＋3σ或小于μ—3σ数据值的概率是很小的。
因此，根据上式对于大于μ＋3σ或小于μ—3σ的实验数据值作为异常值，予以剔除。
在这种情况下，异常值是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，
称为高度异常的异常值。
在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。
异常值是否剔除，视α=，称为具体情况而定。
在统计检验时，指定为检出异常值的显着性水平．
称为舍弃水平，α=，检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显着性水平。
又称剔除水平(reject level)分数标准化后的数据）
Z-score可用来帮助识别异常值。
Z（2)标准化数值（-3分数可识别异常值。
我们建议将Z分数低于服从正态分布。
因此，应用Z的数据看成是异常值。
这些数据的准确性要复查，以决定它是否属或高于3 于该数据集。
：经典方法，改善了拉依达准则，过去应用）肖维勒准则法（(3)Chauvenet 无穷大时失效。
较多，但它没有固定的概率意义，特别是当测量数据值n：对数据值中只存在一个异常值时，效果良好。
狄克逊准则法（Dixon）(4)担当异常值不止一个且出现在同侧时，检验效果不好。
尤其同侧的异常值较接近时效果更差，易遭受到屏蔽效应。
检验）准则法：计算较为复杂。
(5)罗马诺夫斯基（t：和狄克逊法均给出了严格的结果，但存在狄Grubbs）格拉布斯准则法（(6)克逊法同样的缺陷。
朱宏等人采用数据值的中位数取代平均值，改进得到了国际上常推荐采更为稳健的处理方法。
有效消除了同侧异常值的屏蔽效应。
用格拉布斯准则法。
．。
