(Bitte Hinweis dass ein Problem mit der ursprünglichen Version des Skripts entdeckt wurde, die zuvor zur Verfügung gestellt wurde 09.10.2014 . Das Problem trat auf, wenn die Stichprobengröße größer als 30 war. wurde korrigiert und die aktualisierte Version ersetzt. Die verfügbaren Tabellen mit kritischen Werten gehen nur bis zu einem Stichprobenumfang von 30, daher wird der kritische Wert für Stichprobenumfang 30 für alle Stichprobenumfänge größer als 30 verwendet.)
(Bitte Hinweis dass ein weiteres Problem mit der zuvor bereitgestellten Version des Skripts entdeckt wurde 25. November 2017 . Das Problem trat auf, indem der Fall für die Berechnung des Dixon übersprungen wurde q Statistik für den einzelnen oberen Ausreißer von R10 . Vielen Dank an die Benutzerin Julie Grender, die dieses Problem identifiziert und uns darauf aufmerksam gemacht hat.)
(Bitte Hinweis dass andere Probleme mit der zuvor bereitgestellten Version des Skripts entdeckt wurden 19. September 2022 . Die Probleme traten auf, indem der Dixon falsch beschriftet wurde q Statistik für den einzelnen oberen Ausreißer von R10 und durch einen fehlenden Dezimalpunkt in einem der kritischen Quantilwerte. Vielen Dank an die Benutzerin Anne Siekhaus, die dieses Problem identifiziert und uns darauf aufmerksam gemacht hat. Der Vorschlag, den Ausreißer zu identifizieren, wurde ebenfalls hinzugefügt. Der Datenwert und die Zeilennummer werden jetzt im erweiterten Bericht bereitgestellt.)
Dieses Skript implementiert die Ausreißertests von Dixon. Der ausgewählte Test wird an eine Vertriebsplattform angehängt. Diese Tests sind bestimmt für kleine Proben von Daten, wo n ist nicht mehr als 30. Diese Prüfungen sind nicht soll wiederholt oder iterativ mit derselben Datenprobe verwendet werden.
Öffnen Sie einfach die Datentabelle mit der Datenspalte, von der vermutet wird, dass sie einen Ausreißer enthält. (Beachten Sie, dass es eine gute Idee ist, die Daten mit der Distributionsplattform zu untersuchen, bevor Sie einen Test anwenden. Das Vorhandensein und die Art des vermuteten Ausreißers schlagen eine geeignete Auswahl des Dixon-Tests vor.) Wählen Sie die Datenspalte aus und klicken Sie auf Y, Daten. Wählen Sie den passenden Test und das gewünschte Signifikanzniveau aus.
Klicken OK .
Q0 ist der kritische Wert der Statistik. Eine Stichprobenstatistik Q, die größer als der kritische Wert ist, ist signifikant. Der Test auf einen extremen Ausreißer (niedrig oder hoch) war auf dem Niveau von 0,05 nicht signifikant.
In diesem Fall ist ein anderer Test (einzelner niedriger Ausreißer) signifikant.
Verweise
(1) RB Dekan und WJ Dixon (1951) Vereinfachte Statistik für kleine Beobachtungszahlen . **Piep**. Chem., 1951, 23 (4), 636–638.
(2) Barnett V. und T. Lewis (1994) Ausreißer in statistischen Daten, 3. Auflage , New York: John Wiley & Söhne.
@ Jan , wird der Ausreißer im Normal Quantile Plot identifiziert. Sie können direkt mit den Markierungen im Diagramm interagieren, um die Beobachtung (standardmäßig Zeilennummer) zu identifizieren oder auszuwählen.
Die ursprüngliche Zeile geht in der Berechnung verloren, nachdem ausgeschlossene und fehlende Beobachtungen weggelassen und die verbleibenden Daten sortiert wurden. Die Identität des Ausreißers wird jetzt verfolgt und gemeldet - danke für den Vorschlag.
Hi,
Könnten Sie bitte überprüfen, ob das Skript einen Fehler enthält oder ob ich etwas falsch mache:
Beim Testen einer n = 5-Probe kann ich "einzelner oberer Ausreißer (r10)" auswählen und das Ergebnis wird für diesen Test korrekt gemeldet. Aber wenn ich "einzelner unterer Ausreißer (r10)" auswähle, wird das Ergebnis stattdessen für "einzelner unterer Ausreißer (r11)" gemeldet. Ist dies nur ein Tippfehler oder wird das Ergebnis tatsächlich für einen anderen Test als den, den ich ausgewählt habe, gemeldet?
Danke und beste Grüße
Anne
Der letzte Eintrag in Zeile 220 ist 341, sollte aber 0,341 sein.
Dixon war optimistisch in Bezug auf die Genauigkeit seiner Interpolation, sodass seine veröffentlichten kritischen Werte in der 2. signifikanten Zahl falsch sein können. Von den in diesem Skript verwendeten Werten ist der kritische Wert n=9 alpha=0,01 für r21 der schlechteste, der 0,756 statt 0,776 sein sollte, wie eine umfangreiche Simulation in zeigt http://satori.geociencias.unam.mx/index.php/rmcg/article/view/809
Dies ist für n>30 sehr schlecht kalibriert, da es kritische Werte für n=30 für jedes größere n verwendet.Kritische Werte für n <= 30.000 wurden vor anderthalb Jahrzehnten veröffentlicht.
http://satori.geociencias.unam.mx/index.php/rmcg/article/view/809 für n<=100
http://satori.geociencias.unam.mx/index.php/rmcg/article/view/673 für n<=1.000
http://satori.geociencias.unam.mx/index.php/rmcg/article/view/681 für n<=30.000
Hallo, danke für das Skript.
Hilfreich wäre es, in die Ausgabe auch aufzunehmen, welcher Wert tatsächlich als Ausreißer gewertet wurde
(oder zumindest angeben, ob es sich um den niedrigsten oder den höchsten Wert handelt).
