XLSTAT操作解説：外れ値の検定で極端な値の扱いを判断する方法を公開

XLSTAT の操作解説記事として、外れ値の検定を公開しました。データの中の極端な値について、「ほかの値と同じばらつきの範囲で説明できるのか、それとも異質な値なのか」を統計的に判断する方法を、グラブス（Grubbs）検定とディクソン（Dixon）検定の2つを取り上げて解説しています。

外れ値の検定の解説記事を読む

除外するにせよ残すにせよ、根拠を示せるようにする

極端な値を主観で除外すると、結論の操作につながり、第三者が同じデータを分析したときに結果を再現できなくなります。一方で、平均値や標準偏差、それらを土台にした t検定・分散分析は1つの極端な値に強く引きずられるため、放置することもできません。外れ値の検定は、「正規分布を仮定したとき、これほど離れた値が偶然に現れる確率はどれくらいか」を計算し、判断の理由を数値で示せるようにします。

グラブス検定とディクソン検定の使い分け

2つの検定は発想が異なります。記事では、開発元（Lumivero）のヘルプドキュメントをもとに、選択の判断基準を整理しました。

• 判定のものさし（平均からの距離か、隣り合う値との間隔か）
• 推奨されるサンプルサイズの違い
• 外れ値が1つの場合・2つの場合に選ぶ統計量
• p値の求め方（t分布による近似とモンテカルロ法）

あわせて、XLSTAT での実行手順、結果の読み取り方、外れ値と判定されたあとにすべきことまでをご案内しています。

XLSTAT の操作方法一覧を見る