Aykırı değerler istatistiksel analizlerde sıkça karşılaşılan ve çoğu zaman analizin sonuçlarını yanıltabilecek önemli bir fenomen olarak kabul edilirler. Aykırı değerler, genel veri setinden önemli ölçüde farklı olan ve genellikle beklenen eğilimleri veya dağılımları bozan gözlemlerdir. Bu nedenle, veri analizinde aykırı değerlerin tanımlanması ve uygun bir şekilde ele alınması son derece önemlidir. İşte aykırı değerleri tespit etmek için kullanılabilecek bazı yöntemler:
-
Grafiksel Yöntemler
- Kutu Grafiği (Box Plot): Verilerin dağılımını görselleştirmek için kullanılan kutu grafiği, aykırı değerleri belirlemede etkili bir yöntemdir. Kutu grafiği, verilerin çeyrekliklerini (Q1, Q2, Q3) ve medyanı gösterir. Aykırı değerler genellikle Q1 ve Q3’ün 1.5 katı dışındaki noktalardır.
- Histogramlar: Veri dağılımını görselleştirmek için kullanılan histogramlar, aykırı değerleri belirlemede de yardımcı olabilir. Anormal uzaklıklar veya nadir gözlemler histogramda belirgin bir şekilde ortaya çıkabilir.
-
İstatistiksel Yöntemler
- Z-Skoru veya Standart Sapma Kullanımı: Verilerin standart sapmasını veya Z-skorunu hesaplayarak, genel eğilimden önemli ölçüde farklı olan gözlemleri belirleyebiliriz. Genellikle, Z-skoru ±3 standart sapma dışında olan gözlemler aykırı kabul edilir.
- Kovaryans ve Korelasyon Analizi: Diğer değişkenlerle ilişki göz önüne alındığında, aykırı değerler daha belirgin hale gelebilir. Bu nedenle, kovaryans ve korelasyon analizleri kullanılarak aykırı değerler tespit edilebilir.
-
Aykırı Değer Tanımlama ve İşleme
- IQR (Çeyrekler Arası Aralık) Yöntemi: Kutu grafiği kullanılarak belirlenen Q1 ve Q3 çeyrekliklerinin arasındaki mesafeye IQR denir. Aykırı değerler genellikle Q1 – 1.5 * IQR’den küçük veya Q3 + 1.5 * IQR’den büyük olan değerler olarak tanımlanır.
- Z-Skoru Tabanlı Yaklaşım: Z-skoru ±3 standart sapma dışındaki değerler aykırı olarak kabul edilebilir ve bu değerler işleme alınabilir veya analiz dışı bırakılabilir.
-
Bilgi Tabanlı Yaklaşımlar
- Alan Uzmanlığı ve Deneyim: Veri setine ve uygulamaya özgü olarak, aykırı değerleri tanımlamak ve işlemek için uzmanlık ve alan bilgisi gerekebilir. Bu nedenle, konu uzmanlarının görüşleri ve deneyimleri aykırı değerlerin tespitinde son derece değerlidir.
-
Makine Öğrenimi Yaklaşımları
- Ayırma ve Sınıflandırma Algoritmaları: Makine öğrenimi algoritmaları, aykırı değerleri tespit etmek için kullanılabilir. Özellikle, aykırı değer sınıflandırma algoritmaları (örneğin, Local Outlier Factor) veya aykırı değer dedektörü (outlier detector) algoritmaları kullanılabilir.
Aykırı değerleri tespit etmek için kullanılan bu yöntemler, genellikle bir arada kullanılarak daha güvenilir sonuçlar elde edilir. Ancak, her bir yöntemin kendi avantajları ve sınırlamaları vardır ve uygulamanın gereksinimlerine ve veri setinin özelliklerine bağlı olarak uygun olan yöntem seçilmelidir. Aykırı değerlerin tespit edilmesi, veri analizinde doğru sonuçların elde edilmesi ve sonuçların güvenilirliğinin artırılması için kritik bir adımdır.