检验数据

镜花弄影

检测数据做统计时对一些数据进行剔除，剔除数据的依据有没有？请大神指导！！

琥珀主

挑数据是大忌啊~~~

sunguoqing

真的是那种很离群的数据，如果你能找出根本原因，且根本原因是明显人为误差或设备故障，后续改进了绝不会发生的，做统计分析时是可以剔除。
看你统计分析的目的是什么，是分析稳定状态的数据，那找到根本原因的离群数据可以剔除。
数据的判异原则，有好多种，Minitab里建议的有8大判异原则。
判异准则一，SPC控制图上一点在A区外。在许多应用中，准则一甚至是唯一的判异准则。
判异准则二，SPC控制图上连续9点在C区或其外排成一串。此准则作为准则一而补充的，以提高控制图的灵敏度。
判异准则三，SPC控制图上连续6点递增或递减。此条准则针对过程平均值的倾向性而设计的，它判定过程平均值的较小倾向要比准则一更为灵敏。
判异准则四，SPC控制图上连续14点上下交替。本准则是针对由于轮流使用两台设备或两位操作人员轮流操作而引起的系统效应。
判异准则五，SPC控制图上连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外。过程平均值的变化通常可由本准则判定，它对于变异的增加也较灵敏。
判异准则六，SPC控制图上连续5点中有4点落在中心线同一侧C区以外。准则与准则五类似，这第5点可在任何地方。本准则对于过程平均值的偏移也灵敏。
判异准则七，SPC控制图上连续15点在C区中心线上下。对于本准则的现象，不要被它良好现象所迷惑，而应注意它的非随机性。
判异准则八，SPC控制图上8点在中心线两侧，但无1点在C区。造成此现象的原因为数据分层不够。

caiyq

sunguoqing 发表于 2023-2-15 16:08
真的是那种很离群的数据，如果你能找出根本原因，且根本原因是明显人为误差或设备故障，后续改进了绝不会发 ...

         牛批

瓶瓶

离群值或者经过调查明显属于错误的数据，但是保留相关记录，同时分析去离群值和不去离群值的结果区别

镜花弄影

sunguoqing 发表于 2023-2-15 16:08
真的是那种很离群的数据，如果你能找出根本原因，且根本原因是明显人为误差或设备故障，后续改进了绝不会发 ...

非常感谢！学到了！！

镜花弄影

琥珀主 发表于 2023-2-15 15:50
挑数据是大忌啊~~~

研发阶段的实验数据整理