Procedimiento eliminar datos aberrantes.

Procedimiento para eliminar datos aberrantes.

Uno de los problemas en el análisis de datos es el  manejo de valores atípicos en un grupo de datos, que son valores que no parecen corresponderse con el resto de los valores en el grupo de datos. También se llaman valores aberrantes o inconsistentes. 

Para identificar si un valor es realmente un valor atípico se utilizan dos herramientas básicas relacionadas, la representación gráfica:  

• Un excelente gráfico para observar la distribución de pequeños grupos de datos es el  gráfico de puntos.

y la prueba estadística:

•  Prueba de Dixon: Utiliza relaciones de los espacios entre datos de diferentes modos según la cantidad de valores en el grupo de datos. La relación utilizada es el espacio entre el valor atípico y su vecino más próximo  dividido por el espacio entre los valores más grandes y más pequeños en el grupo. Este valor se compara con un valor crítico de una tabla, y el valor se declara valor atípico si supera ese valor crítico. El valor crítico depende del tamaño de la muestra, n, y de un nivel de representatividad elegido, que es el riesgo de rechazar una observación válida. La tabla por lo general utiliza niveles de baja representatividad tal como 1% o 5%.

• La prueba de Grubbs utiliza una estadística de prueba, T, que es la diferencia absoluta entre el valor atípico, XO, y el promedio de la muestra dividida por la desviación estándar de la muestra, s. Se compara de igual forma con un valor crítico.

Bibliografía

• Leiva-Guzman,M. (2006). Materiales de referencia y comparaciones inter-laboratorios: Herramientas para el control de la calidad en laboratorios de ensayo. Universidad de Chile. Pp: 87-88
• Murphy,T. y T. Lau, A.(2008). Manejo de valores atípicos: Cómo se evalúa un valor aberrante o inconsistente único. International Standards Worldwide disponible en :  http://www.astm.org/SNEWS/SPANISH/SPND08/datapoints_spnd08.html

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