¿Qué es una anormalidad?
Las anomalías se pueden identificar gráficamente, inspeccionando visualmente un gráfico de los datos. También se pueden identificar numéricamente, calculando una medida de desviación estadística, como la puntuación z o el residual estandarizado.
La presencia de anomalías en un conjunto de datos puede tener un impacto en los resultados del análisis estadístico y es importante considerar su impacto potencial al realizar el análisis de datos. En algunos casos, es posible que sea necesario eliminar las anomalías del conjunto de datos antes del análisis, mientras que en otros casos es posible conservarlas como puntos de información valiosos.
A continuación se muestran algunos ejemplos comunes de anomalías:
* En un conjunto de datos de puntajes de exámenes de estudiantes, un puntaje anormalmente alto puede deberse a hacer trampa, mientras que un puntaje anormalmente bajo puede indicar que un estudiante no estaba preparado para el examen.
* En un conjunto de datos de cifras de ventas, una venta anormalmente alta puede deberse a una promoción especial o una venta única, mientras que una venta anormalmente baja puede indicar una tienda que está pasando apuros.
* En un conjunto de datos médicos, una lectura anormalmente alta o baja puede indicar una condición médica que requiere más investigación.
Es importante señalar que no todas las anomalías son el resultado de errores u observaciones inusuales. En algunos casos, las anomalías pueden deberse a cambios legítimos en la población subyacente. Por ejemplo, en un conjunto de datos de precios de acciones, un precio anormalmente alto puede deberse a un informe de ganancias positivo, mientras que un precio anormalmente bajo puede deberse a malas noticias.
Por lo tanto, es importante investigar cuidadosamente las anomalías antes de sacar conclusiones sobre su importancia.