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Da sich der Bereich der Datenwissenschaft immer weiter ausbreitet, ist das Verst盲ndnis des Konzepts der Ausrei脽er 蹿眉谤 eine genaue Datenanalyse und -interpretation entscheidend. In diesem Artikel erfahren Sie, was Ausrei脽er sind, welche Rolle sie in der Datenanalyse spielen, welche Methoden Sie verwenden k枚nnen, um Ausrei脽er zu definieren, und wie Sie mit Ausrei脽ern umgehen, sobald Sie solche identifiziert haben.

Was ist ein Ausrei脽er?

Ein Ausrei脽er ist ein Datenpunkt, der au脽erhalb der Mehrheit der Daten in einem bestimmten Datensatz liegt. Dieser Wert kann viel h枚her oder niedriger sein als andere Punkte und kann die Ergebnisse der Datenanalyse auf eine Weise beeinflussen, die die Datenstichprobe falsch darstellt. Wenn Datenanalysten lernen, Ausrei脽er zu erkennen und zu behandeln, k枚nnen sie die Wahrscheinlichkeit erh枚hen, dass ihre Analyse die G眉ltigkeit und Zuverl盲ssigkeit ihrer Ergebnisse korrekt wiedergibt.聽

Die Rolle von Ausrei脽ern in der Datenanalyse

Ausrei脽er spielen in der Datenanalyse eine wichtige Rolle, die je nach Ursprung und Auswirkung der Analyse variiert. In einigen Bereichen k枚nnen Ausrei脽er beispielsweise Aufschluss 眉ber seltene Vorkommnisse geben, die auf die Notwendigkeit weiterer Analysen hinweisen. In der Gesundheitsbranche kann ein Ausrei脽er-Datenpunkt eine Person mit einer ungew枚hnlichen Reihe von Symptomen oder einem ungew枚hnlichen Genesungsmuster darstellen. Dies k枚nnte darauf hindeuten, dass Sie weitere Studien an Patienten mit 盲hnlichen Merkmalen durchf眉hren sollten, um zu sehen, ob sie 盲hnliche Ergebnisse erzielen w眉rden.聽

In anderen F盲llen k枚nnen Ausrei脽er Fehlerquellen darstellen. Fehler bei der Messung, Tippfehler oder andere Einfl眉sse k枚nnen dazu f眉hren, dass der Datensatz verf盲lscht wird und nicht die tats盲chlichen Daten repr盲sentiert. Das Vorhandensein von Ausrei脽ern in Datens盲tzen kann auch auf eine schlechte Datenqualit盲t hindeuten, wie z. B. eine verzerrte Datenerfassung oder ein unvollst盲ndiges Datenerfassungsverfahren. Wenn bei der Datenerhebung systematische Fehler aufgetreten sind, m眉ssen Sie eine fundierte Entscheidung dar眉ber treffen, wie Sie am besten vorgehen.聽

Wie man Ausrei脽er findet聽

Sie k枚nnen Ausrei脽er in Daten mit verschiedenen Methoden aufsp眉ren. Je nach Ihrer Aufgabe und dem Zweck der Ausrei脽ererkennung k枚nnen Sie sich 蹿眉谤 mehrere verschiedene Methoden entscheiden. Einige der Methoden, die Sie w盲hlen k枚nnen, sind:聽

Sortieren von Daten聽

Wenn Sie Ihre Daten in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge sortieren, kann es sein, dass bestimmte Datenpunkte viel h枚her oder niedriger sind als andere. Zum Beispiel, wenn Sie den folgenden Datensatz haben:

1, 1, 3, 4, 5, 5, 102

Sie w眉rden wahrscheinlich feststellen, dass 102 ein Ausrei脽er ist. Sie w眉rden sich dann genauer ansehen, was die Datenpunkte darstellen, um die Quelle des Ausrei脽ers zu ermitteln.聽

Visualisierung von Daten聽

Eine weitere M枚glichkeit, um festzustellen, ob es Ausrei脽er in Ihrem Datensatz gibt, ist die Visualisierung von Daten. Dazu k枚nnen Sie Ihren Datensatz grafisch darstellen. Sie k枚nnen jede Art der grafischen Darstellung w盲hlen, die Ihnen zusagt, jedoch sind Streudiagramme und Histogramme zwei g盲ngige M枚glichkeiten, um Ausrei脽er zu identifizieren.聽

Histogramme zeigen Daten in聽sogenannten Bins an, die Segmente der Daten darstellen. Jedes Feld zeigt an, wie viele Datenpunkte einen bestimmten Wert haben oder in einen bestimmten Wertebereich fallen. So k枚nnen Sie feststellen, ob ein Datenpunkt weit au脽erhalb des Bereichs liegt. Wenn Sie z. B. hohe Werte zwischen 10 und 30 und dann einen kurzen Bereich bei einem Wert von 200 haben, k枚nnen Sie sich den Wert 200 genauer ansehen.聽

Bei Streudiagrammen werden die Werte in einem Standarddiagramm mit einer X- und Y-Achse dargestellt. Dies zeigt Ausrei脽er auf, indem es die Gruppierung der meisten Punkte in einem Cluster darstellt. Weicht ein Punkt stark vom Rest des Clusters ab, ist dies ein Hinweis auf einen Ausrei脽er.聽

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Die Bewertung des Interquartilbereichs (IQR) eines Datensatzes ist eine weitere M枚glichkeit, Ausrei脽er zu erkennen. Sie berechnen den IQR, indem Sie den Wert des ersten Quartils (Q1) vom Wert des dritten Quartils (Q3) subtrahieren. Sie k枚nnen dies mithilfe von Boxplots visualisieren, die Sie zeichnen, indem Sie einen Kasten entlang einer Y-Achse erstellen. Der untere Rand der Box ist der Wert des ersten Quartils, der obere Rand der Box ist der Wert des dritten Quartils der Daten.聽

Im Datensatz liegen 25 Prozent der Werte unterhalb des ersten Quartils (Q1) und 75 Prozent unterhalb des dritten Quartils (Q3). Ausrei脽er werden oft als Werte bezeichnet, die entweder unter Q1 - 1,5 (IQR) oder 眉ber Q3 + 1,5 (IQR) liegen.

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F眉r Daten, die einer Normalverteilung folgen, kann der Z-Score eine M枚glichkeit sein, um herauszufinden, wie weit ein Datenpunkt vom Mittelwert des Datensatzes entfernt ist. Eine Normalverteilung bedeutet, dass die Daten einer glockenf枚rmigen Kurve folgen. Der Z-Wert gibt an, wie viele Standardabweichungen (ein Ma脽 蹿眉谤 die Varianz) ein Punkt vom Mittelwert entfernt ist. 脺blicherweise deutet ein Wert 眉ber drei auf das Vorhandensein eines Ausrei脽ers hin. Bevor Sie sich 蹿眉谤 diese Methode zur Ausrei脽ererkennung entscheiden, sollten Sie unbedingt pr眉fen, ob Ihre Daten einer Normalverteilung folgen. Wenn Ihre Daten einer Normalverteilung folgen, liegen 68 Prozent der Datenpunkte innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert und 95 Prozent zwischen zwei Standardabweichungen vom Mittelwert.聽

Wie man mit Ausrei脽ern umgeht聽

Nachdem Sie Ausrei脽er in Ihrem Datensatz identifiziert haben, ist der n盲chste Schritt, zu entscheiden, wie Sie am effektivsten mit diesen Ausrei脽ern umgehen. Hierzu stehen Ihnen mehrere M枚glichkeiten zur Verf眉gung:

• Ausrei脽er entfernen oder korrigieren: Wenn Sie feststellen, dass die Ausrei脽er auf Messfehler zur眉ckzuf眉hren sind, kann es von Vorteil sein, sie aus dem Datensatz zu entfernen oder wenn m枚glich zu korrigieren. Dabei sollten Sie jedoch vorsichtig vorgehen, um Verzerrungen oder eine falsche Repr盲sentation der Stichprobe zu vermeiden.聽

• Wenden Sie Datentransformationen an: Logarithmische, Quadratwurzel- oder inverse Transformationen k枚nnen dazu beitragen, den Einfluss von Ausrei脽ern auf die Analyse zu verringern. Solche Transformationen stabilisieren oft die Varianzen der Daten und machen sie 蹿眉谤 bestimmte statistische Tests besser geeignet.聽

• Verwenden Sie robuste statistische Methoden: Die Verwendung von Methoden 蹿眉谤 Ihre Analyse, die weniger empfindlich auf Ausrei脽er reagieren, wie die Wahl des Medians Ihres Datensatzes anstelle des Mittelwerts, kann zu zuverl盲ssigeren Ergebnissen f眉hren, ohne dass Ausrei脽er entfernt werden m眉ssen.聽

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