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医療統計学：は行
医療統計学、医療経済学、数学のつぼをたとえ話でわかりやすく解説
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外れ値
外れ値（はずれち、英：outlier ）は、統計において他の値から大きく外れた値である。
測定ミス・記録ミス等に起因する異常値とは概念的には異なるが、実用上は区別できないこともある。
検定
外れ値かどうか検定したい標本について、偏差を不偏標準偏差で割った検定統計量
\tau_1 = \frac{ x_1 - \mu } \sigma
を求め（x1 は標本値、μ は平均、σ は標準偏差）、この値（両側検定をする場合はこの絶対値）が有意点より大きいかどうかで検定する。
簡単な方法では、2または3を有意点とする。つまり、μ ± 2?3 σ の外なら外れ値とする。
スミルノフ・グラブス検定[編集]
より精密には、正規分布を仮定して、スミルノフ・グラブス (Smirnov‐Grubbs) 検定を使う。標本数を n、所要の有意水準を α、自由度 n - 2 のt分布の α / n × 100 パーセンタイルを t として、
\tau = \frac{ (n - 1) t }{ \sqrt{ n(n - 2) + n t ^ 2 } }
を有意点とする。この式は再帰的に使う。つまり、最も外れた1標本のみを検定し、それが外れ値と判定されたら、それを除外した n − 1 個の標本を使って2番目に外れた標本を検定し、以下、外れ値が検出されなくなるまで繰り返す。
トンプソン検定[編集]
トンプソン (Thompson) 検定では、
t = \frac{ \tau \sqrt{n - 2} }{ \sqrt{ n - 1 - \tau ^ 2 } }
を使う。計算式の都合上、スミルノフ・グラブス検定とは逆に、標本値の検定統計量 τ1 から t1 を経て有意水準 α1 を求めることが多い。n が十分大きければスミルノフ・グラブス検定と同じ結果になる。
