Le test de Grubbs est utilisé pour trouver une seule valeur aberrante dans un ensemble de données normalement distribué. Le test détermine si une valeur minimale ou une valeur maximale est une valeur aberrante. Mises en garde : Le test n’est utilisé que pour trouver une seule valeur aberrante dans des données normalement distribuées (à l’exclusion de la valeur aberrante potentielle).
A quoi sert le test de Grubbs ?
Le test de Grubbs (Grubbs 1969 et Stefansky 1972) est utilisé pour détecter une seule valeur aberrante dans un ensemble de données univariées qui suit une distribution approximativement normale.
Le test de Grubbs nécessite-t-il une distribution normale ?
Le test de Grubbs est basé sur l’hypothèse de normalité. Autrement dit, il faut d’abord vérifier que les données peuvent être raisonnablement approximées par une distribution normale avant d’appliquer le test de Grubbs. Le test de Grubbs détecte une valeur aberrante à la fois.
Quelle doit être la valeur pour être déclarée aberrante ?
En revanche, en utilisant notre règle basée sur la médiane et le MAD, toutes les valeurs supérieures ou égales à 4 sont déclarées aberrantes. Autrement dit, 41 valeurs sont déclarées aberrantes contre seulement la valeur 150 lors de l’utilisation de la moyenne et de l’écart type. Figure 3.3 : Un exemple de boîte à moustaches.
Que signifie la valeur P dans le test de Grubbs ?
La statistique de test de G. Grubbs (G) est la différence entre la moyenne de l’échantillon et la plus petite ou la plus grande valeur de données, divisée par l’écart type. Minitab utilise la statistique de test de Grubbs pour calculer la valeur de p, qui correspond à la probabilité de rejeter l’hypothèse nulle lorsqu’elle est vraie.
La valeur p 0,044 est-elle significative ?
Étant donné que la valeur de p est de 0,044, ce qui est inférieur au niveau de signification de 0,05, la décision est de rejeter l’hypothèse nulle et de conclure qu’il existe une valeur aberrante.
Les valeurs aberrantes affectent-elles la valeur p ?
2, avec trois échantillons de valeurs aberrantes ou moins, la puissance augmente à mesure que la taille de l’effet augmente dans les approches de la valeur p basée sur la distribution, de la statistique t robuste des valeurs aberrantes et de la somme des valeurs aberrantes, mais pas dans les deux autres approches pour les approches normale et t- distributions. L’approche de la valeur de p basée sur la distribution donne les meilleurs résultats dans la plupart des cas.
Qu’est-ce qui est considéré comme une valeur aberrante ?
Une valeur aberrante est une observation qui se situe à une distance anormale d’autres valeurs dans un échantillon aléatoire d’une population. Examen des données pour des observations inhabituelles très éloignées de la masse des données. Ces points sont souvent appelés valeurs aberrantes.
Quelles sont les raisons de conserver une valeur aberrante ?
Parfois, il est préférable de conserver les valeurs aberrantes dans vos données. Ils peuvent capturer des informations précieuses qui font partie de votre zone d’étude. Retenir ces points peut être difficile, surtout quand cela réduit la signification statistique !
Comment savoir si une valeur aberrante est significative ?
Multiplier l’intervalle interquartile (IQR) par 1,5 nous donnera un moyen de déterminer si une certaine valeur est une valeur aberrante. Si nous soustrayons 1,5 x IQR du premier quartile, toutes les valeurs de données inférieures à ce nombre sont considérées comme des valeurs aberrantes.
Pouvez-vous faire un test de Grubbs sur Excel ?
Pour lancer le test de Grubbs allez dans le menu Tester les valeurs aberrantes / Test de Grubbs. Dans l’onglet Général, sélectionnez les données et l’option Test de Grubbs (le test Double Grubbs peut être utilisé pour détecter deux valeurs aberrantes). Comme hypothèse alternative, choisissez l’option bilatérale. Le niveau de signification par défaut est laissé tel quel : 5 %.
Les valeurs aberrantes affectent-elles le test t ?
Pour le test t sur des échantillons indépendants, les données de chaque échantillon doivent être normales ou au moins raisonnablement symétriques et la présence de valeurs aberrantes ne fausse aucun de ces résultats.
Lorsque nous ne parvenons pas à rejeter l’hypothèse nulle, laquelle des affirmations suivantes est vraie ?
Lorsque nous ne parvenons pas à rejeter l’hypothèse nulle lorsque l’hypothèse nulle est fausse. La “réalité”, ou la vérité, sur l’hypothèse nulle est inconnue et nous ne savons donc pas si nous avons pris la bonne décision ou si nous avons commis une erreur. Nous pouvons cependant définir la probabilité de ces événements.
Qu’est-ce que le test Q en chimie analytique ?
Le test Q de Dixon, ou simplement le « test Q », est un moyen de trouver des valeurs aberrantes dans de très petits ensembles de données normalement distribués. Il est couramment utilisé en chimie, où les ensembles de données incluent parfois une observation suspecte bien inférieure ou bien supérieure aux autres valeurs.
Qu’est-ce qu’un test d’échantillons appariés ?
Le test t pour échantillons appariés compare les moyennes de deux mesures prises sur le même individu, objet ou unités apparentées. Ces mesures « appariées » peuvent représenter des choses comme : Une mesure prise à deux moments différents (par exemple, un score pré-test et post-test avec une intervention administrée entre les deux points temporels)
Quand faut-il conserver une valeur aberrante ?
Valeurs aberrantes : supprimer ou ne pas supprimer
S’il est évident que la valeur aberrante est due à des données mal saisies ou mesurées, vous devez supprimer la valeur aberrante :
Si la valeur aberrante ne modifie pas les résultats mais affecte les hypothèses, vous pouvez supprimer la valeur aberrante.
Plus communément, la valeur aberrante affecte à la fois les résultats et les hypothèses.
Comment gérez-vous les valeurs aberrantes dans un ensemble de données ?
5 façons de gérer les valeurs aberrantes dans les données
Configurez un filtre dans votre outil de test. Même si cela a un petit coût, filtrer les valeurs aberrantes en vaut la peine.
Supprimez ou modifiez les valeurs aberrantes lors de l’analyse post-test.
Modifiez la valeur des valeurs aberrantes.
Considérez la distribution sous-jacente.
Considérez la valeur des valeurs aberrantes légères.
Qu’est-ce qu’un exemple réel d’une valeur aberrante ?
Valeur aberrante (nom, “OUT-lie-er”) Les valeurs aberrantes peuvent également se produire dans le monde réel. Par exemple, la girafe moyenne mesure 4,8 mètres (16 pieds). La plupart des girafes seront à cette hauteur, bien qu’elles puissent être un peu plus grandes ou plus courtes.
Quelle est la différence entre les valeurs aberrantes et les anomalies ?
Valeur aberrante = point de données légitime éloigné de la moyenne ou de la médiane d’une distribution. Alors que l’anomalie est un terme généralement accepté, d’autres synonymes, tels que les valeurs aberrantes, sont souvent utilisés dans différents domaines d’application. En particulier, les anomalies et les valeurs aberrantes sont souvent utilisées de manière interchangeable.
Comment une valeur aberrante affecte-t-elle la moyenne ?
La valeur aberrante diminue la moyenne de sorte que la moyenne est un peu trop faible pour être une mesure représentative de la performance typique de cet élève. Cela a du sens car lorsque nous calculons la moyenne, nous additionnons d’abord les scores, puis nous divisons par le nombre de scores. Chaque score affecte donc la moyenne.
Qu’est-ce que la règle 1.5 IQR ?
Ajouter 1,5 x (IQR) au troisième quartile. Tout nombre supérieur à celui-ci est une valeur aberrante suspectée. Soustrayez 1,5 x (IQR) du premier quartile. Tout nombre inférieur à celui-ci est une valeur aberrante suspectée.
Comment les valeurs aberrantes peuvent-elles affecter les résultats ?
Une valeur aberrante est une observation anormalement grande ou petite. Les valeurs aberrantes peuvent avoir un effet disproportionné sur les résultats statistiques, tels que la moyenne, ce qui peut entraîner des interprétations trompeuses. Dans ce cas, la valeur moyenne donne l’impression que les valeurs des données sont plus élevées qu’elles ne le sont réellement.
La plage est-elle affectée par les valeurs aberrantes ?
L’intervalle interquartile n’est pas affecté par les valeurs aberrantes L’une des raisons pour lesquelles les gens préfèrent utiliser l’intervalle interquartile (IQR) lors du calcul de la « propagation » d’un ensemble de données est qu’il résiste aux valeurs aberrantes. Étant donné que l’IQR est simplement la plage des 50 % médians des valeurs de données, il n’est pas affecté par les valeurs aberrantes extrêmes.
Les valeurs aberrantes sont-elles statistiquement significatives ?
En statistique, une valeur aberrante est un point de données qui diffère considérablement des autres observations. Une valeur aberrante peut causer de sérieux problèmes dans les analyses statistiques. Les valeurs aberrantes peuvent se produire par hasard dans n’importe quelle distribution, mais elles indiquent souvent une erreur de mesure ou que la population a une distribution à queue lourde.