Cara Menghitung Outlier- Probabilitas & Statistik



Outlier adalah nilai dalam kumpulan data yang jauh dari nilai lainnya. Outlier dapat disebabkan oleh kesalahan eksperimen atau pengukuran, atau oleh populasi berekor panjang. Dalam kasus sebelumnya, dapat diinginkan untuk mengidentifikasi outlier dan menghapusnya dari data sebelum melakukan analisis statistik, karena dapat membuang hasil sehingga tidak akurat mewakili populasi sampel. Cara termudah untuk mengidentifikasi outlier adalah dengan metode kuartil.

Urutkan data dalam urutan menaik. Misalnya ambil kumpulan data {4, 5, 2, 3, 15, 3, 3, 5}. Diurutkan, kumpulan data contoh adalah {2, 3, 3, 3, 4, 5, 5, 15}.

Temukan mediannya. Ini adalah angka di mana separuh titik data lebih besar dan separuh lagi lebih kecil. Jika ada jumlah titik data genap, dua yang di tengah dirata-ratakan. Untuk contoh kumpulan data, titik tengahnya adalah 3 dan 4, sehingga mediannya adalah (3 + 4) / 2 = 3,5.

Temukan kuartil atas, Q2; ini adalah titik data di mana 25 persen data lebih besar. Jika kumpulan datanya genap, rata-ratakan 2 titik di sekitar kuartil. Untuk kumpulan data contoh, ini adalah (5 + 5) / 2 = 5.

Temukan kuartil bawah, Q1; ini adalah titik data di mana 25 persen data lebih kecil. Jika kumpulan datanya genap, rata-ratakan 2 titik di sekitar kuartil. Untuk contoh data, (3 + 3) / 2 = 3.

Kurangi kuartil yang lebih rendah dari kuartil yang lebih tinggi untuk mendapatkan rentang interkuartil, IQ. Untuk kumpulan data contoh, Q2 – Q1 = 5 – 3 = 2.

Kalikan rentang interkuartil dengan 1,5. Tambahkan ini ke kuartil atas dan kurangi dari kuartil bawah. Setiap titik data di luar nilai ini adalah outlier ringan. Untuk himpunan contoh, 1,5 x 2 = 3; jadi 3 – 3 = 0 dan 5 + 3 = 8. Jadi, nilai apa pun yang kurang dari 0 atau lebih besar dari 8 akan menjadi outlier ringan. Ini berarti bahwa 15 memenuhi syarat sebagai outlier ringan.

Kalikan rentang interkuartil dengan 3. Tambahkan ini ke kuartil atas dan kurangi dengan kuartil bawah. Setiap titik data di luar nilai-nilai ini merupakan outlier ekstrim. Untuk himpunan contoh, 3 x 2 = 6; jadi 3 – 6 = –3 dan 5 + 6 = 11. Jadi, nilai apa pun yang kurang dari –3 atau lebih besar dari 11 akan menjadi outlier yang ekstrim. Ini berarti bahwa 15 memenuhi syarat sebagai outlier ekstrim.

  • Outlier ekstrem lebih menunjukkan titik data yang buruk daripada outlier ringan.

gambar papan ruang kelas oleh Alhazm Salemi dari Fotolia.com

Related Posts

Dia