如何用SPSS探測及檢驗異常值

一、采用數據探索過程探測異常值

SPSS菜單實現程序為: 主菜單–>“Analyze”–>“Descriptive Statistics”–>“Explore……”選項–>“Statistics”按鈕–>選中“Outliers”復選框。輸出結果中將列出5個最大值和5個最小值作為異常的嫌疑值。

二、采用箱線圖（boxplot）探測異常值

箱線圖比較直觀、形象，易于理解，因此它在統計分析中占有非常重要的地位。

1. 利用上述的數據探測過程，在“Explore”對話框中單擊“Plots”，出現如圖2所示的對話框，通過“Boxplots”方框可以確定箱線圖的生成方式?！癋actor levels together”復選框表示將要為每個因變量創建一個箱線圖，“Dependent together”復選框表示將為每個分組變量水平創建箱線圖，“None”復選框表示不創建箱線圖。

2. 直接利用SPSS中的畫圖功能實現箱線圖，SPSS給出了兩種箱線圖，一種是基本箱線圖，另一種是交互式箱線圖?；鞠渚€圖的SPSS菜單實現為:點擊主菜單中的“Graphs”選項，在彈出的一級菜單中選擇“Boxplot……”選項。交互式箱形圖的SPSS菜單實現為:點擊主菜單中的“Graphs”選項，在彈出的一級菜單中點擊“Interactive”選項，在彈出的二級菜單中選擇“Boxplot……”選項。下面仍以A公司雇員分工種的開始工資為例構造基本箱線圖(如圖3)。箱線圖中的“○”表示可疑的異常值，此處異常值的確定采用的是“五數概括法”，即:變量值超過第75百分位點和25百分位點上變量值之差的1.5倍(箱體上方)或變量值小于第75百分位點和25百分位點上變量值之差的1.5倍(箱體下方)的點對應的值。

三、SPSS 14 后的新功能 Data –> Validation：？？？如何設置。。。

四、Z分標準化法（3δ法）：±3δ 以外的數據為高度異常值，應予剔除。

五、數據異常值的檢驗

SPSS中沒有提供直接檢驗異常數據的工具，但是使用SPSS能使異常值的檢驗工作變得非常方便。通過SPSS中的Frequencies等過程，可以對指定變量的數據同時得到均值、方差等統計量，代入上述的公式，結合查表，很快就能得出檢驗結果。在多個異常數據下，使用SPSS更顯方便，因為剔除前一個異常數據后，需要對剩余的數據重新計算均值和方差，如果數據很多，用手工計算將是很煩瑣的事情，而且準確度不高。而通過SPSS，只需要重新選擇數據以后，重復一次Frequencies過程的操作就可以了。

分別對含異常值和刪去異常值兩種情況下的數據進行分析，并比較后才能增加可信度，避免誤刪。

六、SPSS中異常值的剔除

發現異常值后，把大于等于最小異常值或小于等于最大異常值的值用Data主菜單里的Cases Select子菜單里的條件設置按鈕，就可以自動剔除異常值。

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