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Fatos e limites do método
| Regra do IQR | Fora de Q1 − 1,5·IQR ou Q3 + 1,5·IQR |
|---|---|
| Limite extremo | Fora de 3·IQR — marcado separadamente como extremo |
| Regra do escore z | z absoluto acima de 3, calculado com o desvio padrão amostral |
| Robustez | O IQR não é afetado pelos próprios atípicos; o escore z é |
| Saída por linha | Valor, escore z e qual regra ou regras a marcaram |
| Linhas mínimas | 4 |
Quando induz ao erro
- Nenhuma das regras sabe se um valor está errado. Uma venda recorde genuína e uma vírgula decimal fora do lugar são idênticas para ambas. A detecção é onde a investigação começa, não onde termina.
- A regra do escore z se autossabota em amostras pequenas. Com 20 linhas o z máximo possível é cerca de 4,2, e um atípico severo infla o desvio padrão o bastante para esconder a si mesmo — um fenômeno chamado mascaramento.
- O multiplicador 1,5 marca cerca de 0,7 % das observações mesmo em dados perfeitamente normais. Numa coluna de 10 000 linhas espere uns setenta pontos além das cercas sem nada de errado.
- As duas regras pressupõem uma única população. Se sua coluna mistura faturas de varejo e atacado, as de atacado serão marcadas como atípicas quando o problema real é que dois grupos foram combinados.
Como é calculado
A regra do IQR constrói cercas em Q1 − 1,5·IQR e Q3 + 1,5·IQR. Como os quartis são posicionais, as cercas não se movem quando um atípico fica mais extremo: um valor dez vezes grande demais é pego com a mesma confiabilidade que um duas vezes grande demais.
A regra do escore z mede cada valor em desvios padrão a partir da média e marca tudo além de três. Ambos os ingredientes são eles próprios distorcidos por atípicos, que é exatamente a fraqueza que a regra do IQR não compartilha, e a razão de rodar as duas em vez de uma.
Um terceiro limite em 3·IQR marca atípicos extremos separadamente. A distinção é prática: um valor logo além da cerca com frequência acaba sendo legítimo, enquanto um além de três amplitudes interquartis costuma ser ou um erro ou um tipo de evento completamente diferente.
Cada linha marcada é listada com sua posição no arquivo para você poder voltar e olhar. A exportação contém todas as linhas com seus escores z e uma coluna de marcação, então a decisão sobre o que fazer com elas continua sua, em vez de ser aplicada silenciosamente.
Perguntas e respostas
Devo apagar os atípicos?
Não automaticamente. Apagar valores por serem inconvenientes é como análises dão errado. Investigue primeiro: um erro é corrigido, um evento extremo genuíno é reportado, e uma população misturada é separada em grupos.
As duas regras discordam. Em qual confio?
Prefira a regra do IQR quando houver conflito, porque ela não é distorcida pelos próprios atípicos. A regra do escore z é mais útil como medida de quão extremo um valor é do que como detector.
Por que nada foi marcado se vejo um atípico óbvio?
Provavelmente mascaramento: com poucas linhas, um valor extremo infla o desvio padrão o bastante para manter o próprio escore z abaixo de 3. Verifique se a regra do IQR o pegou — normalmente pega.
Quantos atípicos são demais?
Mais de cerca de 2–3 % das suas linhas sugere que as regras não estão detectando anomalias, e sim descrevendo uma distribuição assimétrica. Verifique a normalidade: em dados assimétricos as cercas marcam uma cauda inteira.
Meus dados são enviados?
Não. As duas regras rodam inteiramente no seu navegador.