casos atipicos

OUTLIERS: CASOS ATÍPICOS
Son aquellos casos para los que una, dos o múltiples variables toman valores extremos que los hace diferir del comportamiento del resto de la muestra y permiten alinvestigador sospechar que han sido generados por mecanismos distintos al resto (Hawkins, 1980)

¿Por qué es importante detectar los valores atípicos?
Distorcionan los resultados al oscurecer el patrón decomportamiento del resto de casos y obtenerse conclusiones que, sin ellos, serían completamente distintas
Pueden afectar gravemente a una de las condiciones de aplicabilidad más habituales dela mayorparte de técnicas multivariantes, la normalidad.


LAS CAUSAS QUE GENERAN LA EXISTENCIA DE VALORES ATÍPICOS EN UN FICHERO DE DATOS PUEDEN SER DIVERSAS.

Los ocasionados por los errores de los datos
Losocasionados por la inevitable y necesaria variabilidad de esos datos

DE MANERA EXTENSA, LAS CAUSAS PUEDEN SER:

Errores en los datos: tanto en su recogida como en la introducción de los mismos en labase de datos
Errores intencionados en la contestación al cuestionario por parte del entrevistado
Errores en el muestreo, que se concentran en introducir en la muestra a individuos pertenecientes a unapoblación distinta al objetivo.
Outliers legítimos, es decir, casos pertenecientes a la población objetivo que se quería muestrear que por la variabilidad inherente a las muestras difieren del restoen sus opiniones, actitudes y comportamientos.
¿QUÉ HACER CON ELLOS UNA VEZ IDENTIFICADOS?
La respuesta depende del tipo de outlier, si corresponde a un error en la introducción de los datos, puedeconsultarse el diccionario original y corregirlo. Si el error está en el registro y la encuesta no es anónima, puede optarse por re entrevistar.
Si es anónima una alternativa es la imputación del valormedio de la variable. Pero en todos estos casos hemos de estar seguros de que es un error de recogida o introducción y no una respuesta legítima.
Aunque nadie discrepa de la conveniencia de eliminar...