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Univariate Outliers: A Conceptual Overview for the Nurse Researcher

机译:单变量异常值:护士研究员的概念概况

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摘要

The presence of statistical outliers is a shared concern in research. If ignored or improperly handled, outliers have the potential to distort the estimate of the parameter of interest and thus compromise the generalizability of research findings. A variety of statistical techniques are available to assist researchers with the identification and management of outlier cases. The purpose of this paper is to provide a conceptual overview of univariate outliers with special focus on common techniques used to detect and manage univariate outliers. Specifically, this paper discusses the use of histograms, boxplots, interquartile range, and z-score analysis as common univariate outlier identification techniques. The paper also discusses the outlier management techniques of deletion, substitution, and transformation.
机译:统计异常值的存在是研究中的共同问题。 如果忽略或不正确地处理,异常值可能有可能扭曲感兴趣的参数的估计,从而损害研究结果的概括性。 可以使用各种统计技术来帮助研究人员进行异常案例的识别和管理。 本文的目的是提供一个独一无二的异常值的概念概述,特别关注用于检测和管理单变量异常值的共同技术。 具体而言,本文讨论了直方图,Boxplots,句子范围和Z评分分析的使用作为常见的单变量异常识别技术。 本文还讨论了删除,替换和转换的异常管理技术。

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