如何用SPSS探测及检验异常值

一、采用数据探索过程探测异常值

SPSS菜单实现程序为: 主菜单–>“Analyze”–>“Descriptive Statistics”–>“Explore……”选项–>“Statistics”按钮–>选中“Outliers”复选框。输出结果中将列出5个最大值和5个最小值作为异常的嫌疑值。

二、采用箱线图（boxplot）探测异常值

箱线图比较直观、形象，易于理解，因此它在统计分析中占有非常重要的地位。

1. 利用上述的数据探测过程，在“Explore”对话框中单击“Plots”，出现如图2所示的对话框，通过“Boxplots”方框可以确定箱线图的生成方式。“Factor levels together”复选框表示将要为每个因变量创建一个箱线图，“Dependent together”复选框表示将为每个分组变量水平创建箱线图，“None”复选框表示不创建箱线图。

2. 直接利用SPSS中的画图功能实现箱线图，SPSS给出了两种箱线图，一种是基本箱线图，另一种是交互式箱线图。基本箱线图的SPSS菜单实现为:点击主菜单中的“Graphs”选项，在弹出的一级菜单中选择“Boxplot……”选项。交互式箱形图的SPSS菜单实现为:点击主菜单中的“Graphs”选项，在弹出的一级菜单中点击“Interactive”选项，在弹出的二级菜单中选择“Boxplot……”选项。下面仍以A公司雇员分工种的开始工资为例构造基本箱线图(如图3)。箱线图中的“○”表示可疑的异常值，此处异常值的确定采用的是“五数概括法”，即:变量值超过第75百分位点和25百分位点上变量值之差的1.5倍(箱体上方)或变量值小于第75百分位点和25百分位点上变量值之差的1.5倍(箱体下方)的点对应的值。

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

四、Z分标准化法（3δ法）：±3δ 以外的数据为高度异常值，应予剔除。

五、数据异常值的检验

SPSS中没有提供直接检验异常数据的工具，但是使用SPSS能使异常值的检验工作变得非常方便。通过SPSS中的Frequencies等过程，可以对指定变量的数据同时得到均值、方差等统计量，代入上述的公式，结合查表，很快就能得出检验结果。在多个异常数据下，使用SPSS更显方便，因为剔除前一个异常数据后，需要对剩余的数据重新计算均值和方差，如果数据很多，用手工计算将是很烦琐的事情，而且准确度不高。而通过SPSS，只需要重新选择数据以后，重复一次Frequencies过程的操作就可以了。

分别对含异常值和删去异常值两种情况下的数据进行分析，并比较后才能增加可信度，避免误删。

六、SPSS中异常值的剔除

发现异常值后，把大于等于最小异常值或小于等于最大异常值的值用Data主菜单里的Cases Select子菜单里的条件设置按钮，就可以自动剔除异常值。

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