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- 44 -1.2.2.7. Análisis de Datos AtípicosUno de los problemas en el análisis de datos es manejar los valores atípicos dentro deun grupo de datos. Estas observaciones son muy distintas al resto (por errores demedida, cambio de instrumentos o heterogeneidad de los elementos).Es frecuente entre 1-3% en experimentos controlados y alrededor de un 5% enexperimentos incontrolados.Las consecuencias de un dato atípico pueden ser graves: distorsionan medias ydesviaciones típicas enmascaran las relaciones existentes entre ellas.Para identificar datos atípicos es importante destacar en primera instancia lasrepresentaciones y graficas y finalmente el análisis analítico para identificar odescartar la presencia de datos atípicos.1.2.2.7.1. Representaciones Gráficas.El primer paso de cualquier análisis multivariante es representar gráficamente lasvariables individualmente, mediante un histograma o un diagrama de caja. Estasrepresentaciones son muy útiles para detectar asimetrías, heterogeneidad, datosatípicos etc. En segundo lugar conviene construir los diagramas de dispersión de lasvariables por pares, y esta posibilidad se incluye ya en muchos programas deordenador. Con p variables existen p(p−1)/2 gráficos posibles que pueden disponerse
- 45 -en forma de matriz y son muy útiles para entender el tipo de relación existente entrepares de variables, e identificar puntos atípicos en la relación bivariante. En particular,estos gráficos son importantes para apreciar si existen relaciones no lineales, en cuyocaso la matriz de covarianzas puede no ser un buen resumen de la dependencia entrelas variables. 9Para identificar posibles datos atípicos mediante gráficos estadísticos son muy útilesplasmar los datos mediante diagramas de dispersión y diagramas de caja.Fig. 3: Ejemplo de una matriz de dispersión con datos sospechosos.9 Tomado de PEÑA D., Análisis de Datos Multivariantes
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