Comment supprimer les valeurs aberrantes dans Excel?
Cherchez-vous un moyen simple et rapide de supprimer les valeurs aberrantes dans votre feuille de calcul Excel? La suppression des valeurs aberrantes de vos données peut vous aider à obtenir des résultats et des informations plus précis de votre analyse. Dans ce guide, nous décrirons quelques méthodes différentes pour supprimer les valeurs aberrantes dans Excel. Nous couvrirons tout, de l'utilisation des fonctions intégrées à la création de vos propres formules. À la fin de cet article, vous pourrez supprimer en toute confiance les valeurs aberrantes dans vos données Excel.
Les valeurs aberrantes peuvent être identifiées dans Excel en utilisant la méthode de la plage interquartile (IQR). Pour supprimer les valeurs aberrantes de votre ensemble de données dans Excel, vous pouvez utiliser les étapes suivantes:
- Calculez le premier quartile (Q1) et le troisième quartile (Q3).
- Calculez la gamme interquartile (IQR) en soustrayant Q1 du Q3.
- Calculez les limites inférieures et supérieures en ajoutant Q1 par 1,5 fois l'iQR et en soustrayant Q3 de 1,5 fois l'IQR.
- Vérifiez chaque valeur pour voir si elle tombe en dehors des limites inférieures et supérieures.
- Si c'est le cas, supprimez-le de votre ensemble de données.
Comprendre les valeurs aberrantes dans Excel
Les valeurs aberrantes dans Excel sont des points de données qui sont considérablement différents des autres valeurs de votre ensemble de données. Les valeurs aberrantes peuvent être causées par une saisie de données incorrecte ou des valeurs extrêmes dans les données. Il est important d'identifier et de supprimer toutes les valeurs aberrantes de votre ensemble de données avant d'exécuter des tests ou analyses statistiques. Dans cet article, nous discuterons de la façon d'identifier et de supprimer les valeurs aberrantes dans Excel.
Les valeurs aberrantes peuvent être identifiées en examinant visuellement les données ou en utilisant des tests statistiques. L'inspection visuelle des données permet d'identifier toutes les valeurs aberrantes évidentes, telles que des valeurs beaucoup plus grandes ou plus petites que le reste des données. Des tests statistiques peuvent être utilisés pour identifier les valeurs aberrantes qui peuvent ne pas être évidemment visibles. Des exemples de tests statistiques utilisés pour identifier les valeurs aberrantes comprennent la méthode de score Z, le test Grubbs, le test Dixon et le test Tukey.
Une fois les valeurs aberrantes identifiées, l'étape suivante consiste à les supprimer de l'ensemble de données. Selon le type de valeur aberrante, différentes méthodes peuvent être utilisées. Par exemple, pour les petites valeurs aberrantes, le point de données peut simplement être supprimé. Pour les valeurs aberrantes extrêmes, il peut être nécessaire de remplacer le point de données par une valeur plus raisonnable.
Identification des valeurs aberrantes en utilisant l'inspection visuelle
L'inspection visuelle est le moyen le plus simple et le plus rapide d'identifier les valeurs aberrantes de votre ensemble de données. Pour identifier les valeurs aberrantes en utilisant l'inspection visuelle, vous devez d'abord créer un graphique ou un graphique des données. Cela aidera à faciliter la repérer les valeurs aberrantes. Recherchez tous les points de données beaucoup plus grands ou plus petits que le reste des données. Ce sont des valeurs aberrantes potentielles.
Une autre façon d'identifier les valeurs aberrantes potentielles est de rechercher tous les points de données qui se trouvent en dehors de la plage normale des données. Par exemple, si les valeurs des points de données varient de 0 à 10, toutes les valeurs supérieures à 10 ou moins que 0 devraient être considérées comme des valeurs aberrantes potentielles.
Utilisation des parcelles de boîte pour identifier les valeurs aberrantes
Un tracé de boîte, également connu sous le nom d'une boîte et de la moustache, est un type de graphique qui peut être utilisé pour identifier rapidement les valeurs aberrantes de votre ensemble de données. Pour créer un tracé de boîte, vous devrez d'abord calculer la médiane, les quartiles et la plage interquartile des données.
La médiane est la valeur moyenne de l'ensemble de données. Le premier quartile est la valeur inférieure à laquelle 25% des points de données baissent. Le troisième quartile est la valeur supérieure à laquelle 75% des points de données baissent. La gamme interquartile est la différence entre le premier quartile et le troisième quartile.
Une fois que vous avez calculé la médiane, les quartiles et la plage interquartile, vous pouvez créer un tracé de boîte. Le tracé de la boîte montre la médiane, les quartiles et la plage interquartile des données. Tous les points qui se trouvent en dehors des sentiers battus doivent être considérés comme des valeurs aberrantes potentielles.
Utiliser des tests statistiques pour identifier les valeurs aberrantes
En plus de l'inspection visuelle, des tests statistiques peuvent également être utilisés pour identifier les valeurs aberrantes. Des exemples de tests statistiques utilisés pour identifier les valeurs aberrantes comprennent la méthode de score Z, le test Grubbs, le test Dixon et le test Tukey.
La méthode Z-Score est un test statistique simple qui peut être utilisé pour identifier les valeurs aberrantes. Pour utiliser la méthode de score Z, vous devrez calculer la moyenne et l'écart type des données. Ensuite, pour chaque point de données, vous devrez calculer le score Z. Tous les points de données avec un score Z supérieur à 2 ou moins de -2 doivent être considérés comme des valeurs aberrantes potentielles.
Le test Grubbs est un test statistique plus avancé qui peut être utilisé pour identifier les valeurs aberrantes extrêmes. Pour utiliser le test Grubbs, vous devrez calculer la moyenne et l'écart type des données. Ensuite, vous devrez calculer la statistique Grubbs pour chaque point de données. Tous les points de données avec une statistique Grubbs supérieure à la valeur critique doivent être considérés comme des valeurs aberrantes potentielles.
Le test Dixon et le test Tukey sont similaires au test Grubbs. La principale différence entre les trois tests est la valeur critique utilisée pour identifier les valeurs aberrantes.
Supprimer les valeurs aberrantes de l'ensemble de données
Une fois les valeurs aberrantes identifiées, l'étape suivante consiste à les supprimer de l'ensemble de données. Selon le type de valeur aberrante, différentes méthodes peuvent être utilisées. Par exemple, pour les petites valeurs aberrantes, le point de données peut simplement être supprimé. Pour les valeurs aberrantes extrêmes, il peut être nécessaire de remplacer le point de données par une valeur plus raisonnable.
Remplacer les valeurs aberrantes par la moyenne
Une façon de remplacer une valeur aberrante par une valeur plus raisonnable est de la remplacer par la moyenne de l'ensemble de données. Pour ce faire, vous devrez calculer la moyenne de l'ensemble de données. Ensuite, vous pouvez remplacer la valeur aberrante par la valeur moyenne.
Remplacer les valeurs aberrantes par la médiane
Une autre façon de remplacer une valeur aberrante par une valeur plus raisonnable est de la remplacer par la médiane de l'ensemble de données. Pour ce faire, vous devrez calculer la médiane de l'ensemble de données. Ensuite, vous pouvez remplacer la valeur aberrante par la valeur médiane.
Conclusion
Les valeurs aberrantes peuvent être identifiées en examinant visuellement les données ou en utilisant des tests statistiques. Une fois que les valeurs aberrantes ont été identifiées, ils peuvent être supprimés de l'ensemble de données en supprimant les points de données ou en les remplaçant par une valeur plus raisonnable. Le remplacement d'une valeur aberrante par la moyenne ou la médiane de l'ensemble de données est un moyen de les remplacer par une valeur plus raisonnable.
Peu de questions fréquemment posées
Qu'est-ce qu'une valeur aberrante?
Une valeur aberrante est une observation (point de données) qui s'écarte considérablement du reste d'un ensemble de données. Les valeurs aberrantes peuvent être causées par des erreurs de mesure, des erreurs de saisie des données ou simplement par des valeurs extrêmes qui ne sont pas représentatives de la majorité des données.
Comment identifier les valeurs aberrantes?
Les valeurs aberrantes peuvent être identifiées en examinant visuellement les points de données ou en utilisant des techniques statistiques telles que la gamme interquartile (IQR) ou le score Z. La méthode IQR d'identification des valeurs aberrantes est basée sur la différence entre les premier et troisième quartiles, tandis que le score Z identifie les valeurs aberrantes en fonction de la distance des points de données par rapport à la moyenne.
Comment supprimer les valeurs aberrantes dans Excel?
La suppression des valeurs aberrantes dans Excel peut être effectuée en utilisant la fonction de filtre. Pour filtrer les valeurs aberrantes, sélectionnez l'onglet «Data», sélectionnez «Filtre», puis sélectionnez «Filtre avancé». À partir de là, spécifiez les critères d'identification aberrante, comme «plus grand que» ou «moins» d'une certaine valeur. Les données filtrées afficheront uniquement les données qui répondent aux critères et les valeurs aberrantes auront été supprimées.
Quels sont les avantages de l'élimination des valeurs aberrantes?
La suppression des valeurs aberrantes d'un ensemble de données peut être bénéfique pour un certain nombre de raisons. Les valeurs aberrantes peuvent fausser les résultats des analyses statistiques et entraîner des conclusions incorrectes. En supprimant les valeurs aberrantes, les points de données qui sont plus représentatifs de la majorité des données sont inclus, ce qui peut conduire à des résultats plus précis.
Y a-t-il des inconvénients à la suppression des valeurs aberrantes?
La suppression des valeurs aberrantes peut également avoir des inconvénients. Dans certains cas, des valeurs extrêmes peuvent être valides et doivent être incluses dans l'ensemble de données. Si les valeurs aberrantes sont supprimées sans justification appropriée, les résultats de l'analyse peuvent être biaisés. Il est important d'identifier et de justifier la suppression de toute valeur aberrante avant de le faire.
Quelles sont les alternatives à la suppression des valeurs aberrantes?
Si les valeurs aberrantes sont identifiées mais ne doivent pas être supprimées, il existe quelques alternatives qui peuvent être utilisées pour les résoudre. Une alternative consiste à utiliser des méthodes d'analyse robustes, comme la médiane ou la déviation absolue médiane, qui sont moins affectées par les valeurs aberrantes. Une autre alternative consiste à utiliser une transformation, comme la transformation logarithmique, qui peut réduire l'effet des valeurs aberrantes.
Comment supprimer les valeurs aberrantes dans Excel
La suppression des valeurs aberrantes dans Excel peut être une tâche intimidante, mais avec les bons outils, cela peut être fait rapidement et facilement. En comprenant les différentes fonctions et outils disponibles dans Excel, vous pouvez déterminer le type de valeur aberrante que vous avez, puis utiliser la fonction appropriée pour le supprimer. Avec la pratique, vous pouvez devenir compétent pour éliminer les valeurs aberrantes dans Excel, vous permettant d'analyser rapidement vos données et de dessiner des informations significatives.
