Ausreißer (engl.: Outlier)

Unter A. versteht man einen Datenpunkt, der relativ weit weg von den übrigen Fällen eines (eindimensionalen) Datenbündels bzw. einer (zwei- oder mehrdimensionalen) Datenwolke liegt. Z. T. werden A. anhand inferenzstatistischer Kriterien identifiziert (z. B. Fälle, die mehr als 2 oder 3 Standardabweichungen vom Mittelwert entfernt liegen), z. T. auf der Grundlage deutlich größerer Werte in einschlägigen Maßzahlen (siehe Residuen) als die übrigen Fälle, z. T. aufgrund visueller Inspektion.

Literatur:

  • Chatterjee, S./Hadi, A. S.: Influential observations, high leverage points, and outliers in linear regression, in: Statistical Science 1, 1986, S. 379-416
  • Cook, R. D./Weisberg, S.: Criticism and Influence Analysis in Regression, in: Leinhardt, S. (Hrsg.): Sociological Methodology 1982. San Francisco: Jossey-Bass, 1982, S. 313-361
  • Fox, John: Regression Diagnostics. (Reihe: Quantitative Applications in the Social Sciences). Newbury Park: Sage, 1992
  • Jann, Ben: Diagnostik von Regressionsschätzungen bei kleinen Stichproben, in: Diekmann, Andreas (Hrsg.), Methoden der Sozialforschung. Sonderheft 44/2004 der Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, 2006, S. 421-452

© W. Ludwig-Mayerhofer, ILMES | Last update: 18 Jun 2016