Outliers detection and treatment: a review
Detección y tratamiento de valores extremos: una revisión
| dc.creator | Cousineau, Denis | |
| dc.creator | Chartier, Sylvain | |
| dc.date | 2018-11-09T22:15:13Z | |
| dc.date | 2018-11-09T22:15:13Z | |
| dc.date | 2010 | |
| dc.date | 2018-11-09 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-07T15:29:29Z | |
| dc.date.available | 2023-09-07T15:29:29Z | |
| dc.identifier | Cousineau, D., & Chartier, S. (2010). Outliers detection and treatment: a review. International Journal of Psychological Research, 3(1), 58–67. https://doi.org/10.21500/20112084.844 | |
| dc.identifier | 2011-7922 | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/10819/6496 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8733978 | |
| dc.description | Outliers are observations or measures that are suspicious because they are much smaller or much larger than the vast majority of the observations. These observations are problematic because they may not be caused by the mental process under scrutiny or may not reflect the ability under examination. The problem is that a few outliers is sometimes enough to distort the group results (by altering the mean performance, by increasing variability, etc.). In this paper, various techniques aimed at detecting potential outliers are reviewed. These techniques are subdivided into two classes, the ones regarding univariate data and those addressing multivariate data. Within these two classes, we consider the cases where the population distribution is known to be normal, the population is not normal but known, or the population is unknown. Recommendations will be put forward in each case. | |
| dc.description | Los valores extremos son observaciones o medidas que son sospechosas en tanto que son mucho menores o mucho mayores que el resto de las observaciones. Estas observaciones son problemáticas en tanto que puede que no sean causadas por los procesos mentales que están siendo estudiados o puede que no reflejen la habilidad que se está estudiando. El problema es que unas pocas observaciones extremas son suficientes para distorsionar los resultados (alterando el desempeño medio, incrementando la variabilidad, etc.). En este artículo se revisan varias técnicas diseñadas para detectar observaciones extremas. Estas técnicas se subdividen en dos clases, aquellas relacionadas con datos univariados y aquellas relacionadas con datos multivariados. Dentro de estas dos clases, se consideran casos en que la distribución de la población es asumida como normal, casos en que la distribución es normal pero no conocida, o casos en que la población es desconocida. Para cada escenario se proponen algunas recomendaciones. | |
| dc.format | ||
| dc.format | 10 páginas | |
| dc.format | Recurso en linea | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Psicología | |
| dc.publisher | Medellín | |
| dc.relation | http://dx.doi.org/10.21500/20112084.844 | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | |
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| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | |
| dc.source | International Journal of Psychological Research | |
| dc.source | Universidad de San Buenaventura - Medellín | |
| dc.source | Biblioteca Digital Universidad de San Buenaventura | |
| dc.subject | Statistics | |
| dc.subject | Outlier detection | |
| dc.subject | Outlier treatment | |
| dc.subject | Intervalos de confianza | |
| dc.subject | Estadística de los intervalos | |
| dc.subject | Guías | |
| dc.subject | Representación gráfica | |
| dc.subject | Encuestas nacionales | |
| dc.subject | Aproximación Bayesiana | |
| dc.subject | Estadística | |
| dc.subject | Encuestas | |
| dc.title | Outliers detection and treatment: a review | |
| dc.title | Detección y tratamiento de valores extremos: una revisión | |
| dc.type | Artículo de revista | |
| dc.type | Artículo | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |