BASIC STATISTICS- THỐNG KÊ CƠ BẢN _ BÀI 5: THỐNG KÊ MÔ TẢ_IQR & OUTLIER

Tôi sẽ soạn và chia sẻ với các bạn loạt bài về Thống kê cơ bản- Basic Statistics một cách chi tiết để các bạn có thể hiểu cụ thể hơn về Thống Kê và để giúp các bạn học 6Sigma nhanh hơn và sử dụng trong công việc.

Bài số 5: THỐNG KÊ MÔ TẢ_QUARTILES_IQR & OUTLIER

Xử lý Outliers thế nào?

Đây là một số thông tin Tôi thu thập được:

1. Kiểm tra những giá trị Outliers để xem nó là đúng thực trạng của đối tượng đo lường hay là do sai sót đánh máy, đo lường ( ví dụ: nếu giá trị là tuổi mà Outliers là 150 năm thì có vẻ là không đúng rồi, chiều cao người mà 300 cm thì có vẻ do đánh máy, ngoài ra kiểm tra xem ai đo những giá trị bị Outlier đó, khi nào sản xuất để tìm nguyên nhân hoặc thực trạng của giá trị Outliers đó, ....) => Nếu không thể đo lại đối tượng đó thì bỏ các giá trị đo đi khỏi bộ dữ liệu

2. Nếu giá trị Outliers là đúng thì cần xem số lượng bị Outliers là nhiều hay ít, nếu là vài giá trị thì cũng có thể bỏ đi, nhưng nếu nhiều (ví dụ 20%, 30% .....) thì không bỏ được và vấn đề trở lên phức tạp hơn rồi, khi này ta lại phải xem tổng số lượng nhiều hay ít, nhiều số lượng nhiều (vài trăm, vài nghìn) thì chắc không ảnh hưởng mấy (hãy tính toán), tuy nhiên Tuy nhiên nó phụ thuộc vào phương pháp bạn muốn phân tích là gì để từ đó có phương pháp phù hợp và đôi khi là dữ liệu đó không thể sử dụng được với phương pháp phân tích mà bạn muốn sử dụng.

ví dụ: Tính toán Mean và Median và so sánh xem có quá khác biệt. Nếu rất khác biệt thì nên sử dụng Median còn nếu same same thì có thể dùng Mean

3. tiếp tục tìm hiểu thêm...


Nhân vô thập toàn- các bạn cùng chia sẻ để anh em học hỏi nhé.

Chúc thành công!

====GIỚI THIỆU CÁC KHÓA HỌC====

CLICK ĐỂ XEM DANH SÁCH CÁC KHÓA HỌC

=========================



Các bài trước link xem tại đây:

1. Bài 1 - Các kiểu dữ liệu

2. Bài 2-Tổng quan về thống kê

3. Bài 3-Mean and Median

4. Bài 4- Q1,Q2,Q3

<Soạn và Chia sẻ bởi: Viet Nguyen- ngvietlg@gmail.com>