Muss ich das manuell machen (mein Datensatz ist recht groß Sad ) oder besteht die Möglichkeit, das mit SPSS zu automatisieren? Kann mir fast nicht vorstellen, dass das nicht geht...
natürlich lässt sich das in SPSS automatisieren. Es gibt wohl kein Pull-Down Menü "Ausreißer". Aber mittels Syntax lässt sich das lösen.
1. definieren, was als Extremwert / Ausreißer gilt. Das sind Vielfache einer Standardabweichung, oder Vielfaches eines Interquartilsabstandes
2. entsprechenden Quellcode schreiben
3. fertig.
Voll automatisch liefe das mit Syntax + Python innerhalb der Laufzeit über beliebige Datenfiles.
Hier, das wäre eine etwas simple Lösung von Raynald's Website und läuft über z-Werte:
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* (Q) I would like to exclude "outliers" from my analysis where I define
outliers as values outside mean +/- 2 times the sd.
* (A) posted by Ray 2001/10/15.
GET FILE='c:\program files\spss\employee data.sav'.
* next command create a new variable named zsal which contains the z-scores of salary.
DESCRIPTIVE salary(zsal) /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX.
* Exclude outliers (cases with z-scores outside the (-2,2) range).
SELECT IF RANGE(zsal,-2,2).
DESCRIPTIVE salary zsal /STATISTICS=MIN MAX.
EXECUTE.
Als Beispiel:
Code: Alles auswählen
input program.
loop a =1 to 1000 by 1.
end case.
end loop.
end file.
end input program.
exe.
COMPUTE v1=RV.NORMAL(0,1).
EXECUTE.
FORMATS v1 (f8.4).
DESCRIPTIVES VARIABLES=v1
/SAVE.
USE ALL.
COMPUTE filter_$=(ABS(Zv1) <= 2).
FILTER BY filter_$.
EXECUTE.
Bei schiefen Verteilungen sollte man ein Vielfaches des Interquartilabstandes nehmen.
Gruß
) oder besteht die Möglichkeit, das mit SPSS zu automatisieren? Kann mir fast nicht vorstellen, dass das nicht geht...habe natürlich auch schon rumgesucht...der Punktidentifikationsmodus hat mir auch nicht wirklich weitergeholfen, wollte den aktivieren und im BOXPLOT sind die Daten auch markiert, aber nicht in der Datenmatrix...Kennst jemand das Problem, oder komme ich nicht drumherum, jeden Ausreisser und jeden Extremwert per Hand zu löschen?
