Some Statistics Using in Determination of Outliers

Yıl 2010, Cilt: 13 Sayı: 1, 42 - 45, 31.03.2017

Fatih Üçkardeş Suat Şahinler Ercan Efe

Öz

One of the most important components of statistical studies is whether normal distribution of data or
not. However, sometimes, research can obtain some observation which can be significantly different from the mean.
There are several tests to determine whether the data show normal distribution or not. These tests make calculation
considering all data rather than individual observation. The error resulted from the outlier can lead to acceptance of
H0 hypothesis. Therefore, the determination of the outliers in datum is very important issue.
In this study, dixon, rosner, discordance, grubbs and walsh tests were evaluated to determine the outliers in data
and in the presence of outliers in data the ways how to solve this problem were discussed.

Anahtar Kelimeler

Outliers, Dixon, Rosner, Discordance, Walsh

Aykırı Gözlemlerin Belirlenmesinde Kullanılan Bazı Đstatistikler

Öz

Đstatistik çalısmaların en önemli unsurlarından biri verilerin normal dağılımlı olup olmadığıdır. Ancak,
bazen arastırıcının kontrolü dısında, ortalamaya göre çok farklı bir veya birden fazla gözlem verilerin normal
dağılıstan sapmasına neden olabilmektedir. Verilerin normal dağılım gösterip göstermediğini belirlemek için birçok
istatistik test vardır. Bu testler genellikle gözlemlerin tek etkilerini belirlemek yerine tamamını dikkate alarak
hesaplandıklarından, gözlemlerin içerisindeki aykırı gözlem veya gözlemlerden kaynaklanabilecek bir sapma sıfır
hipotezinin red edilmesi gerekirken edilmemesine neden olabilecektir. Bu nedenle bir veri seti içerisinde sonuca
önemli etkileri olan aykırı değerlerin belirlenmesi büyük önem arz eder.
Bu çalısmada, aykırı değerlerin belirlenmesi amacıyla gelistirilmis dixon, rosner, discordance, grubbs ve walsh
testleri üzerinde durulmus ve aykırı değerlerin olması durumunda nasıl bir yol izlenmesi gerektiği konusu
tartısılmıstır.

Anahtar Kelimeler

Aykırı gözlemler, Dixon, Rosner, Discordance, Walsh

Kaynakça

• Akdeniz, F. 1998. Olasılık ve Đstatistik, Baki Kitapevi, Adana, 546s.
• Alpar, R. 1997. Uygulamalı Çok Değiskenli Đstatistiksel Yöntemlere Giris I, Spor Kitapevi, Ankara, 340s.
• Bek, Y. ve EFE, E. 1987. Arastırma Deneme Metotları 1, Ç.Ü. Ziraat Fakültesi Ofset ve Teksir Atölyesi, Adana, 395s.
• Burke, S. 2001. Missing Values, Outliers, Robust Statistics and Nonparametric methods. http://www.lcgceurope.com/lcgceurope/data/articlest andard/lcgceurope/502001/4509/article.pdf (01.12.2009).
• Ergün, M. 1995. Bilimsel Arastırmalarda Bilgisayarla Đstatistik Uygulamaları SPSS for Windows, Ocak Yayınları, Sıhhiye-Ankara, 292s.
• Thode, C. H. 2001. Testing for Normality, Marcel Dekker Inc., New York, 368p.
• Türkbal, A. 1981. Bilimsel Arastırma Metodları ve Uygulamalı Đstatistik. Ankara Üniversitesi, Đsletme Fakültesi, Yayın No: 76, Erzurum, 276
• Üçkardes, F. 2006. Đstatistik Testler Üzerine Bir Çalısma. K.S.Ü. Fen Bil. Ens., Ziraat Fak., Zootekni Bölümü, Yüksek Lisans Tezi, 250s.
• West, S. E. 1999a. Handbook for Statistical Analysis of Environmental BackGround Data, EPA Company, Washington, 147p.
• West, S. E. 1999b. Guidance for Data Quality Assessment, EPA Company, Washington, 157p.