Was ist eine Abnormalität?

In der Statistik ist ein abnormaler Wert, auch Ausreißer genannt, ein Datenpunkt, der erheblich von den anderen Datenpunkten in einem Datensatz abweicht. Auffälligkeiten können auf eine Reihe von Dingen hinweisen, darunter Messfehler, Fehler bei der Dateneingabe oder das Vorhandensein ungewöhnlicher Beobachtungen, die möglicherweise nicht repräsentativ für die Gesamtpopulation sind.

Anomalien können grafisch identifiziert werden, indem ein Diagramm der Daten visuell untersucht wird. Sie können auch numerisch identifiziert werden, indem ein Maß für die statistische Abweichung berechnet wird, beispielsweise der Z-Score oder das standardisierte Residuum.

Das Vorhandensein von Anomalien in einem Datensatz kann sich auf die Ergebnisse der statistischen Analyse auswirken, und es ist wichtig, deren potenzielle Auswirkungen bei der Datenanalyse zu berücksichtigen. In einigen Fällen müssen Abweichungen möglicherweise vor der Analyse aus dem Datensatz entfernt werden, während sie in anderen Fällen möglicherweise als wertvolle Informationspunkte erhalten bleiben.

Hier sind einige häufige Beispiele für Anomalien:

* In einem Datensatz mit Testergebnissen von Schülern kann ein ungewöhnlich hoher Wert auf Betrug zurückzuführen sein, während ein ungewöhnlich niedriger Wert auf einen Schüler hinweisen kann, der nicht auf den Test vorbereitet war.

* In einem Datensatz mit Verkaufszahlen kann ein ungewöhnlich hoher Verkauf auf eine Sonderaktion oder einen einmaligen Verkauf zurückzuführen sein, während ein ungewöhnlich niedriger Verkauf auf ein Geschäft hinweisen kann, das Probleme hat.

* In einem Datensatz medizinischer Daten kann ein ungewöhnlich hoher oder niedriger Messwert auf einen medizinischen Zustand hinweisen, der einer weiteren Untersuchung bedarf.

Es ist wichtig zu beachten, dass nicht alle Abweichungen auf Fehler oder ungewöhnliche Beobachtungen zurückzuführen sind. In einigen Fällen können Anomalien durch legitime Veränderungen in der zugrunde liegenden Population verursacht werden. Beispielsweise kann in einem Datensatz mit Aktienkursen ein ungewöhnlich hoher Preis auf einen positiven Gewinnbericht zurückzuführen sein, während ein ungewöhnlich niedriger Preis auf schlechte Nachrichten zurückzuführen sein kann.

Daher ist es wichtig, Abweichungen sorgfältig zu untersuchen, bevor Rückschlüsse auf deren Bedeutung gezogen werden.