Prueba de Dixon para detectar outliers en Excel

Este tutorial muestra cómo ejecutar una prueba de Dixon para detectar outliers e interpretar los resultados en Excel utilizando XLSTAT.

¿No está seguro sobre si esta es la prueba estadística que está buscando? Puede revisar esta guía.

Datos para comprobar la existencia de outliers con la prueba de Dixon

Puede descargar una hoja de Excel con los datos y resultados haciendo clic aquí. Los datos se han obtenido de una distribución normal con media 0 y varianza 3. Se ha añadido un outlier. Deseamos probar si hay un outlier en la muestra.

Objetivo de este tutorial

Queremos detectar uno o dos outliers en una muestra usando la prueba de Dixon.

Configuración de la prueba de Dixton para detectar un outlier

Para comenzas la prueba de Dixon, vaya al menú Pruebas para valores atípicos / Prueba de Dixon para valores atípicos.

En la pestaña General, seleccione los datos y la opción Automático.

Como hipótesis alternativa, elija la opción bilateral. El nivel de significación por defecto se deja establecido en el 5%. El valor p se obtiene mediante una aproximación de simulación Monte Carlo. Elegimos usar 1000000 de simulaciones.

Hacemos clic en OK.

Resultados de una prueba para detectar un outlier

El resultado es que el valor p de esta prueba es menor de 0.0001. Esto significa que deberíamos rechazar la hipótesis nula.

En la tabla siguiente, se señalan los outliers detectados.

Puede asimismo encontrar la puntuación Z para detectar outliers en la salida de esta prueba.