Nem o desvio padrão nem a variância são robustos a valores discrepantes. Um valor de dados separado do corpo dos dados pode aumentar o valor das estatísticas em uma quantidade arbitrariamente grande. O desvio médio absoluto (MAD) também é sensível a valores discrepantes.
Qual o efeito dos outliers na variação?
O desvio padrão é sensível a valores discrepantes. Um valor atípico simples pode aumentar o desvio padrão e, por sua vez,, distorcer a imagem do spread. Para dados com aproximadamente a mesma média, quanto maior o spread, maior o desvio padrão.
Como os valores discrepantes afetam o valor da variância e do desvio padrão?
Outlier Efeito na variância e desvio padrão de uma distribuição de dados. Em uma distribuição de dados, com outliers extremos, a distribuição é distorcida na direção dos outliers, o que dificulta a análise dos dados.
Como os valores discrepantes afetam os resultados?
Um outlier é uma observação incomumente grande ou pequena. Os valores discrepantes podem ter um efeito desproporcional nos resultados estatísticos, como a média, o que pode resultar em interpretações enganosas. Neste caso, o valor médio faz parecer que os valores dos dados são maiores do que realmente são. …
Um outlier deve ser removido?
Remover outliers é legítimo apenas por razões específicas. Os outliers podem ser muito informativos sobre a área de assunto e o processo de coleta de dados.… Outliers aumentam a variabilidade em seus dados, o que diminui o poder estatístico. Consequentemente, a exclusão de valores discrepantes pode fazer com que seus resultados se tornem estatisticamente significativos.
