저는 견고한 점수가 항상 +- 2.5인 이유를 알고 싶습니다. 화산 플롯보다 어떻게 더 나은지, 그리고 JMP 8에서 JMP18 업데이트로 변경된 이 세부적인 원리는 무엇인지요.
안녕하세요!
핵심은 다변량 분석에서 이상치로 식별된 대상은 일반적으로 단변량 분석에서도 이상치로 나타나거나 적어도 하나 이상의 단변량 차원에서 감지될 수 있다는 것입니다.
이상치 보고서는 결과 도메인 내의 개별 테스트에 적용된 단변량 탐지 알고리즘을 사용하여 잠재적 이상치를 식별합니다. Rousseeuw와 Hubert(2011)의 방법론에 기반한 견고한 점수는 각 결과에 대해 계산됩니다. 견고한 점수가 2.5보다 크거나 -2.5보다 작은 관찰은 잠재적 이상치로 플래그가 지정됩니다.
Rousseeuw와 Hubert(2011)를 참조하면, 견고한 점수는 (x_i - 중간값)/MAD로 계산되며, 이는 z-점수 형식과 유사합니다. 값 2.5는 제안된 참조 값입니다. 우리는 ±2.5를 넘는 점수가 정규 분포 데이터 세트의 약 98~99%보다 극단적인 데이터 포인트에 대략 해당하므로 2.5를 선택했습니다.
이러한 강력한 점수는 "연구 사이트별 단변량 이상치"라는 제목의 그림 2에서 연구 사이트별로 요약되어 있습니다. 이 시각화를 통해 사용자는 각 사이트에서 이상치를 빠르게 식별할 수 있습니다. 추가 세부 정보는 그래프의 개별 지점 위에 마우스를 올려놓거나 지점을 선택하여 연관된 표(표 표시)를 표시하여 액세스할 수 있습니다.
현재 박스 플롯은 범주별 강력한 점수를 표시하여 각 그룹 내의 분포, 중간값, 이상치를 시각적으로 강조합니다. 주로 크기 대비 유의도(예: 폴드 변화 대 p-값)에 초점을 맞춘 화산 플롯과 달리, 박스 플롯은 범주 수준의 변동을 직접 시각화하고 개별 이상치를 명시적으로 강조하여 범주 간 강력한 이상치 감지 및 비교를 더 쉽고 직관적으로 만듭니다.
더 궁금한 점이 있으면 알려주세요! 기꺼이 논의해 드리겠습니다!
