Ich möchte verstehen, warum der Robustheitswert immer +- 2,5 beträgt. Warum ist er besser als das Vulkandiagramm und was ist das detaillierte Prinzip hinter dieser Änderung im JMP18-Update von JMP 8?
Hallo!
Die Grundidee besteht darin, dass von Subjekten, die in multivariaten Analysen als Ausreißer identifiziert wurden, im Allgemeinen erwartet wird, dass sie auch in univariaten Analysen als Ausreißer auftreten oder zumindest in einer oder mehreren univariaten Dimensionen erkennbar sind.
Der Ausreißerbericht identifiziert potenzielle Ausreißer mithilfe eines univariaten Erkennungsalgorithmus, der auf einzelne Tests innerhalb der Ergebnisdomänen angewendet wird. Für jedes Ergebnis werden robuste Werte berechnet, die auf der Methodik von Rousseeuw und Hubert (2011) basieren. Beobachtungen mit robusten Werten größer als 2,5 oder kleiner als -2,5 werden als potenzielle Ausreißer gekennzeichnet.
In Anlehnung an Rousseeuw und Hubert (2011) werden die robusten Werte als (x_i - Median)/MAD berechnet, was dem Format der Z-Werte ähnelt. Der Wert 2,5 ist ein empfohlener Referenzwert. Wir haben 2,5 gewählt, da Werte über ±2,5 in etwa Datenpunkten entsprechen, die extremer sind als etwa 98–99 % eines normalverteilten Datensatzes.
Diese robusten Werte sind in Abbildung 2 mit der Überschrift „Univariate Ausreißer nach Untersuchungsort“ nach Untersuchungsort zusammengefasst. Diese Visualisierung ermöglicht es Nutzern, Ausreißer an jedem Standort schnell zu identifizieren. Weitere Details erhalten Sie, indem Sie mit der Maus über einzelne Punkte im Diagramm fahren oder Punkte auswählen und die zugehörigen Tabellen anzeigen (Tabellen anzeigen).
Die aktuellen Boxplots zeigen robuste Werte pro Kategorie und heben die Verteilung, den Median und die Ausreißer innerhalb jeder Gruppe optisch hervor. Im Gegensatz zu einem Vulkandiagramm, das sich primär auf Ausmaß und Signifikanz konzentriert (z. B. Fold-Change vs. p-Wert), visualisiert das Boxplot die Variation auf Kategorieebene direkt und hebt einzelne Ausreißer explizit hervor. Dies erleichtert und vereinfacht die robuste Erkennung und den Vergleich von Ausreißern über Kategorien hinweg.
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