Comment gérer les Outliers?

Alors que faire avec les outliers? Si nous sommes sûrs que la valeur est erronée (erreur de saisie ou défaut d’un capteur par exemple), alors il faut la supprimer s’il n’est pas possible de connaître la vraie valeur. Dans les autres cas, nous avons le choix entre : Supprimer la valeur.

Comment supprimer les Outliers?

Les outliers

1. Supprimer la valeur. On se retrouve alors avec une valeur manquante, à laquelle on peut imputer une valeur comme nous l’avons vu précédemment. L’imputation n’est pas obligatoire.
2. Conserver la valeur.

Comment identifier des valeurs aberrantes?

Utilisation de graphiques pour identifier des valeurs aberrantes. Dans les boîtes à moustache, Minitab utilise un astérisque (*) pour identifier des valeurs aberrantes. Ces valeurs aberrantes correspondent à des observations qui se trouvent à au moins 1,5 fois l’étendue interquartile (Q3 – Q1) du bord de la boîte.

Qu’est-ce que une valeur aberrante?

Qu’est-ce qu’une valeur aberrante? Une valeur aberrante est une observation inhabituellement élevée ou basse. Les valeurs aberrantes peuvent avoir un effet disproportionné sur les résultats statistiques, tels que la moyenne, ce qui peut conduire à des interprétations trompeuses.

Est-ce que la présence de données manquantes dans une analyse?

La présence de données manquantes dans une analyse peut conduire à des estimés de paramètres biaisés, gonfler les erreurs de type I et II, baisser les performances des intervalles de confiance ( Collins et al., 2001) et entacher la généralisation des résultats ( Taylor et al., 2002 ).

Quelle est la répartition des données manquantes?

La répartition des données manquantes décrit les dispositions des valeurs présentes et celles qui sont manquantes dans la matrice indicatrice. Les mécanismes à l’origine des données manquantes décrivent la relation probabiliste entre les valeurs observées et les valeurs manquantes de la table de données.