Outliers detection and treatment: a review
Outliers are observations or measures that are suspicious because they are much smaller or much larger than the vast majority of the observations. These observations are problematic because they may not be caused by the mental process under scrutiny or may not reflect the ability under examination....
- Autores:
-
Cousineau, Denis
Chartier, Sylvain
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/6496
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10819/6496
- Palabra clave:
- Statistics
Outlier detection
Outlier treatment
Intervalos de confianza
Estadística de los intervalos
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Detección y tratamiento de valores extremos: una revisión |
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Estadística Encuestas |
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Outliers are observations or measures that are suspicious because they are much smaller or much larger than the vast majority of the observations. These observations are problematic because they may not be caused by the mental process under scrutiny or may not reflect the ability under examination. The problem is that a few outliers is sometimes enough to distort the group results (by altering the mean performance, by increasing variability, etc.). In this paper, various techniques aimed at detecting potential outliers are reviewed. These techniques are subdivided into two classes, the ones regarding univariate data and those addressing multivariate data. Within these two classes, we consider the cases where the population distribution is known to be normal, the population is not normal but known, or the population is unknown. Recommendations will be put forward in each case. |
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Within these two classes, we consider the cases where the population distribution is known to be normal, the population is not normal but known, or the population is unknown. Recommendations will be put forward in each case.Los valores extremos son observaciones o medidas que son sospechosas en tanto que son mucho menores o mucho mayores que el resto de las observaciones. Estas observaciones son problemáticas en tanto que puede que no sean causadas por los procesos mentales que están siendo estudiados o puede que no reflejen la habilidad que se está estudiando. El problema es que unas pocas observaciones extremas son suficientes para distorsionar los resultados (alterando el desempeño medio, incrementando la variabilidad, etc.). En este artículo se revisan varias técnicas diseñadas para detectar observaciones extremas. Estas técnicas se subdividen en dos clases, aquellas relacionadas con datos univariados y aquellas relacionadas con datos multivariados. Dentro de estas dos clases, se consideran casos en que la distribución de la población es asumida como normal, casos en que la distribución es normal pero no conocida, o casos en que la población es desconocida. Para cada escenario se proponen algunas recomendaciones.pdf10 páginasRecurso en lineaapplication/pdfCousineau, D., & Chartier, S. (2010). Outliers detection and treatment: a review. International Journal of Psychological Research, 3(1), 58–67. https://doi.org/10.21500/20112084.8442011-7922http://hdl.handle.net/10819/6496spaPsicologíaMedellínhttp://dx.doi.org/10.21500/20112084.844Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaPor medio de este formato manifiesto mi voluntad de AUTORIZAR a la Universidad de San Buenaventura, Sede Bogotá, Seccionales Medellín, Cali y Cartagena, la difusión en texto completo de manera gratuita y por tiempo indefinido en la Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura, el documento académico-investigativo objeto de la presente autorización, con fines estrictamente educativos, científicos y culturales, en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión Andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre derechos de autor. Como autor manifiesto que el presente documento académico-investigativo es original y se realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de mi exclusiva autora y poseo la titularidad sobre la misma. La Universidad de San Buenaventura no será responsable de ninguna utilización indebida del documento por parte de terceros y será exclusivamente mi responsabilidad atender personalmente cualquier reclamación que pueda presentarse a la Universidad. Autorizo a la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura convertir el documento al formato que el repositorio lo requiera (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) o con fines de preservación digital. Esta autorización no implica renuncia a la facultad que tengo de publicar posteriormente la obra, en forma total o parcial, por lo cual podrá, dando aviso por escrito con no menos de un mes de antelación, solicitar que el documento deje de estar disponible para el público en la Biblioteca Digital de la Universidad de San Buenaventura, así mismo, cuando se requiera por razones legales y/o reglas del editor de una revista.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2International Journal of Psychological ResearchUniversidad de San Buenaventura - MedellínBiblioteca Digital Universidad de San BuenaventuraStatisticsOutlier detectionOutlier treatmentIntervalos de confianzaEstadística de los intervalosGuíasRepresentación gráficaEncuestas nacionalesAproximación BayesianaEstadísticaEncuestasOutliers detection and treatment: a reviewDetección y tratamiento de valores extremos: una revisiónArtículo de revistaArtículoinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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