AusreißerTests

AusreißerTests bezeichnet eine Gruppe statistischer Verfahren zur Identifikation potenzieller Ausreißer in Datensätzen. Sie werden in der explorativen Datenanalyse, Qualitätskontrolle und in vielen wissenschaftlichen Bereichen eingesetzt, um abweichende Beobachtungen zu erkennen, die Analysen verzerren könnten.

Zu den bekanntesten Verfahren gehören Grubbs' Test (Einzel-Ausreißer bei normalverteilten Daten), Dixon's Q-Test (für kleine Stichproben, einzelner Ausreißer), Rosners Generalized Extreme Studentized Deviate (ESD) Test für mehrere Ausreißer; Tukey-Fences (IQR-Methode) liefern robuste Grenzwerte, ohne formellen Hypothesentest; Hampel-Detektor nutzt Median und absolute Abweichung, um Ausreißer zu kennzeichnen.

Voraussetzungen und Grenzen: Parametrische Tests setzen typischerweise Normalverteilung und Unabhängigkeit der Beobachtungen voraus; bei mehreren Ausreißern müssen Anpassungen für Mehrfachtests erfolgen. Die Tests sind empfindlich gegenüber Verteilungsannahmen und können legitime extreme Werte verkennen oder verzerren, wenn Ausreißer echte Merkmale der Daten sind. Entscheidungen über das Entfernen von Ausreißern sollten im Kontext der Messung und mit Fachwissen getroffen werden.