数据预处理过程中，异常值的处理也相当重要。例如，一批数据中，11 号被试是高中二年级学生，但年龄为 33 岁，显然这个数据比较异常，很可能干扰实际结果，理论上高中二年级学生的平均年龄为 16~17 岁，由于异常值的存在，导致平均年龄偏离实际大小。此外， 在差异检验、相关与回归等统计分析中，也均会受到异常值的干扰，只要有异常值存在，则会或多或少的影响研究结果，因而需要认真地对待异常值。

【010期】SPSS 异常值处理.docx