Quantifizierung und Ablehnung von Ausreißern: Der Grubbs-Test

Der Grubbs-Test ist, wie der Q-Test von Dixon, ein statistischer Test, um die Ausreißer in Daten mit einer Normalverteilung zu identifizieren. Hier sollte die Anzahl der Beobachtungen gleich oder größer als sieben sein.

Für einen gegebenen Datensatz beinhaltet dieser Test die Berechnung der Grubbs-Statistik G, d. h. des Verhältnisses der absoluten Differenz zwischen dem fragwürdigen Wert und dem Mittelwert zur Standardabweichung der Stichprobe.

Der berechnete G-Wert wird dann mit dem tabellarischen kritischen Wert von G für ein gegebenes Konfidenzniveau und die Anzahl der Beobachtungen verglichen.

Überschreitet der berechnete G-Wert den kritischen Wert von G, wird die fragwürdige Beobachtung als Ausreißer der Daten betrachtet und verworfen.

Wenn der berechnete G-Wert kleiner als der kritische Wert von G ist, behalten die Daten die fragwürdige Beobachtung bei.