I/O心理学における異常値の検出と処理：研究者の信念に関する調査と実証的な例

極端なデータポイント、つまり異常値は、二変量相関データセットから導き出される結論に不釣り合いな影響を与える可能性があります。本論文では、異常値の検出に関する二つの側面について述べます。発表された研究者が異常値に対処する方法に関する調査結果を提示し、異常値の検出と除外に対する異なるアプローチが効果量の測定に与える影響を文書化するために、183のテスト妥当性研究を調査します。この研究は次のことを示しています：(a) 研究者の間で、研究からデータポイントを削除することの適切性について意見が分かれている；(b) 研究者は、異常値を検出するための数値的診断技術よりもデータの視覚的検査をより多く使用していると報告している；および(c) 異常値の除去は個々の研究における効果量の測定に影響を与えたが、大規模なテスト妥当性データセットにおいては、異常データポイントが変動の重要な要因であるとは見なされなかった。