Controleren op uitbijters (Extreme waarden)

5 belangrijke vragen over Controleren op uitbijters (Extreme waarden)

Welke oplossingen zijn er voor het omgaan met uitbijters?

Er zijn vier oplossingen:
  1. Negeren van de uitbijter.
  2. Verwijderen van de uitbijter.
  3. Gebruik van andere centrummaat of non-parametrische methode.
  4. Aanpassen van de uitbijter (Winsorizing).

Hoe kan de Mahalanobis-afstand helpen bij het identificeren van multivariate extreme observaties?

De Mahalanobis-afstand:
  1. Meet hoe ver elke persoon van het gemiddelde is.
  2. Houdt rekening met de samenhang van verschillende kenmerken.
  3. Toegepast op meerdere variabelen zoals lengte, gewicht en leeftijd.

Wat zijn de voor- en nadelen van het negeren van uitbijters?

Voor- en nadelen van negeren:
  • Voordeel: Data blijft onveranderd.
  • Nadeel: Kan leiden tot vertekende en onjuiste conclusies in de analyse.
  • Hogere cijfers + sneller leren
  • Niets twee keer studeren
  • 100% zeker alles onthouden
Ontdek Study Smart

Hoe werkt de Mahalanobis-afstand in vergelijking met een GPS?

Deze afstand houdt rekening met:
  1. Obstakels in de gegevens
  2. Kenmerken van de data
  3. De afstand tot een bepaald punt, net zoals een GPS dat doet.

Wat houdt het gedrag van STRAIGHTLINING in tijdens vragenlijsten?

Bij dit gedrag kiezen respondenten systematisch:
  1. Dezelfde antwoordoptie
  2. Een patroon van antwoorden
  3. Reacties zonder nauwkeurig lezen of nadenken over de vragen.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

  • Een unieke studie- en oefentool
  • Nooit meer iets twee keer studeren
  • Haal de cijfers waar je op hoopt
  • 100% zeker alles onthouden
Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.
Trustpilot-logo