剔除数据中的异常值的方法：
一、异常值检测
异常值的检验有很多种方法，最常见的是图示法，也有使用分析方法进行探索。
箱盒图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据。
散点图：研究X和Y的关系时，可直观展示查看是否有异常数据。
描述分析：可通过最大最小值等各类指标大致判断数据是否有异常。
其它：比如结合正态分布图，频数分析等判断是否有异常值。
二、异常值判定
上述已经说明异常值会带来严重的影响，扭曲数据结论等。那么首先需要设定异常值的标准，然后再对其进行处理。异常值的判定标准并不统一，更多是通过人为标准进行设定，SPSSAU提供以下几类判定规则：
1、设置为Null值；此类处理最简单，而且绝大多数情况下均使用此类处理；直接将异常值“干掉”，相当于没有该异常值。如果异常值不多时建议使用此类方法。
2、填补；如果异常值非常多时，则可能需要进行填补设置，SPSSAU共提供平均值，中位数，众数和随机数共四种填补方式。建议使用平均值填补方式。
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