Detección y tratamiento de valores extremos: una revisión
Los valores extremos son observaciones o medidas que son sospechosas en tanto que son mucho menores o mucho mayores que el resto de las observaciones. Estas observaciones son problemáticas en tanto que puede que no sean causadas por los procesos mentales que están siendo estudiados o puede que no re...
- Autores:
-
Cousineau, Denis
Chartier, Sylvain
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/25702
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/25702
https://doi.org/10.21500/20112084.844
- Palabra clave:
- Statistics
outlier detection
outlier treatment
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Los valores extremos son observaciones o medidas que son sospechosas en tanto que son mucho menores o mucho mayores que el resto de las observaciones. Estas observaciones son problemáticas en tanto que puede que no sean causadas por los procesos mentales que están siendo estudiados o puede que no reflejen la habilidad que se está estudiando. El problema es que unas pocas observaciones extremas son suficientes para distorsionar los resultados (alterando el desempeño medio, incrementando la variabilidad, etc.). En este artículo se revisan varias técnicas diseñadas para detectar observaciones extremas. Estas técnicas se subdividen en dos clases, aquellas relacionadas con datos univariados y aquellas relacionadas con datos multivariados. Dentro de estas dos clases, se consideran casos en que la distribución de la población es asumida como normal, casos en que la distribución es normal pero no conocida, o casos en que la población es desconocida. Para cada escenario se proponen algunas recomendaciones. |
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