• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.657-663
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• 2012

많은 분야에서 수집된 자료 중 데이터의 범위에서 많이 벗어난 아주 작은 값이나 아주 큰 값인 이상치가 종종 존재한다. 이런 이상치의 발생원인은 자료의 입력과정에서의 오류 또는 응답 과정에서 응답자의 특이한 답변 때문이다. 만약 자료에서 이상치가 존재할 경우 자료의 요약값인 평균과 분산에 많은 영향을 미쳐서 잘못된 정보가 산출된다는 문제점이 있다. 따라서 연구자는 자료에서 이상치가 존재하는지를 주의깊게 살펴보아야 한다. 특히 사람을 대상으로 실시한 임상자료의 경우 자료의 비용측면에서나 결과의 일관성 측면에서 이상치의 판단은 더욱 중요한 문제이다. 따라서 본 논문에서는 이상치를 판단하는 방법인 Grubb 검정과 Cochran 검정을 이용하여 임상자료에서의 이상치를 판단하는 방법을 소개하고자 한다.