Bir önceki yazıda kutu grafiğini kullandığımızda verinin dağılımını ve merkez değerlerini görmeyi öğrendik. Bu grafikte çoğu zaman “tek başına duran” noktalar dikkatimizi çeker. İşte bu noktalar — aykırı değer (outlier) — olarak adlandırılır. Peki bu noktalar gerçekten ‘hatalı ölçüm’ mü, yoksa bize yeni bir biyolojik gerçek mi anlatıyor? Bu yazıda, aykırı değerlerin bazen istatistiksel gürültü, bazen de klinik bulguların kalbi …
|
Kategoriler: Eğitim, Yönetim ve Akademi, İstatistik ve Metodoloji
|
|
|
|
