आउटलेर्स की ताकत (और शोधकर्ताओं को उन्हें ALWAYS क्यों चेक करना चाहिए)

साहित्य में अत्यधिक या प्रभावशाली डेटा बिंदुओं के साथ क्या करना है, इस पर बहुत बहस हुई है। इस पेपर का लक्ष्य डेटा सेट में अत्यधिक स्कोर के विभिन्न संभावित कारणों का सारांश प्रस्तुत करना है (जैसे, डेटा रिकॉर्डिंग या प्रविष्टि त्रुटियाँ, प्रेरित गलत रिपोर्टिंग, नमूना त्रुटियाँ, और वैध नमूना), उन्हें पहचानने का तरीका, और क्या उन्हें हटाना चाहिए या नहीं। इस पेपर का एक और लक्ष्य यह जांचना था कि आउटलेर्स का एक छोटा अनुपात कैसे साधारण विश्लेषणों को भी महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है। उदाहरणों से अत्यधिक स्कोर्स को हटाने के लाभकारी प्रभाव का एक मजबूत प्रमाण दिखता है। जब अत्यधिक स्कोर्स हटाए गए, तो सटीकता महत्वपूर्ण और काफी हद तक बढ़ गई, और अनुमान की त्रुटियाँ महत्वपूर्ण और काफी हद तक घट गईं।