统计数据需排除异常值再引用。在数据分析领域，异常值（与其他观测值有显著差异的数据点）的存在可能会对整体数据的分析结果产生重大影响。若直接引用包含异常值的数据，可能会使分析结论偏离实际情况，无法准确反映数据所代表的真实特征和规律。所以，在使用统计数据前，判断是否排除异常值是一个关键步骤。
异常值会影响数据的集中趋势度量。例如，均值是常见的集中趋势指标，它对异常值非常敏感。若数据集中存在一个极大或极小的异常值，均值会被拉向该异常值的方向，从而不能准确代表数据的典型水平。
异常值也会影响数据的离散程度度量。标准差是衡量数据离散程度的指标，异常值的存在会使标准差增大，夸大数据的离散程度，导致对数据稳定性的错误判断。
1. **箱线图法**：箱线图（一种展示数据分布的统计图形）通过计算数据的四分位数来确定数据的范围。一般来说，超过上四分位数加上1.5倍四分位距，或低于下四分位数减去1.5倍四分位距的数据点可被视为异常值。
2. **Z - 分数法**：Z - 分数（衡量数据点与均值的偏离程度的统计量）是指一个数据点与均值的差除以标准差。通常，Z - 分数的绝对值大于3的数据点可被认为是异常值。
3. **基于模型的方法**：对于一些有特定分布的数据，可以建立相应的统计模型。若数据点不符合模型的预测，则可能是异常值。
1. **异常值的来源**：如果异常值是由于数据录入错误、测量误差等原因导致的，那么通常应该排除。例如，在记录身高数据时，将180厘米误录为1800厘米，这样的异常值显然需要修正或排除。
2. **分析目的**：若分析目的是关注数据的整体趋势和一般特征，排除异常值可以使结果更能反映普遍情况。但如果分析目的是研究极端情况或特殊事件，那么异常值可能包含重要信息，不应排除。
3. **样本大小**：在小样本中，异常值的影响相对较大，可能会对结果产生决定性作用，此时排除异常值需要谨慎。而在大样本中，异常值对整体结果的影响相对较小，但也需要根据具体情况判断是否排除。
1. **记录处理过程**：在排除异常值时，要详细记录异常值的判断方法、排除标准和处理过程，以便后续审查和验证。
2. **敏感性分析**：进行敏感性分析，比较排除异常值前后的分析结果，评估异常值对结果的影响程度。如果结果差异不大，说明异常值的影响较小；若差异较大，则需要重新考虑是否排除异常值。
1. 问：排除异常值后的数据一定能得到更准确的分析结果吗？
答：不一定。虽然排除异常值可以避免其对数据的不良影响，但如果异常值本身包含重要信息，排除后可能会丢失这些信息，导致分析结果不全面。而且，判断异常值的方法可能存在误差，错误地排除了正常数据也会影响结果的准确性。所以，排除异常值后是否能得到更准确的分析结果，需要综合考虑异常值的来源、分析目的等因素。
2. 问：有没有不需要排除异常值的情况？
答：有。当分析目的是研究极端情况或特殊事件时，异常值本身就是研究的重点，不能排除。例如，在研究自然灾害的损失情况时，那些造成巨大损失的极端事件是需要重点关注的，不能将其作为异常值排除。另外，在一些探索性分析中，保留异常值可以发现数据中的特殊模式或潜在问题。
