解析データにおけるハズレ値（外れ値）の扱い方

様々な研究データを扱う中で、時に集団の中から飛び出て高い、あるいは低い数値を示す症例（サンプル）を目にすることがあります。これを「ハズレ値（外れ値、Outlier）」といいます。

この外れ値は、統計解析をする上で、特にサンプル数が少ない場合に、結果に大きな影響を与えてしまう可能性があります。そのようなハズレ値による影響を避ける手法として、ハズレ値を検出して除外するSmirnoff-Grubbs(スミルノフ‐グラブス）法があります。 下記のサイトにアクセスして、データをコピー＆ペーストすることで、ハズレ値を瞬時に解析してくれますので、ハズレ値を探してみたい方は活用してみてください。


https://www.graphpad.com/quickcalcs/Grubbs1.cfm