Outlier / Ausreißer
Ein Datenpunkt, der stark von der typischen Verteilung der übrigen Werte abweicht. Klassische Definition: außerhalb von Median ± 1,5 × IQR (Interquartilsabstand). Ausreißer können Fehler sein, oder die wichtigsten Datenpunkte in der Stichprobe. Pauschal löschen ist immer falsch.
Ausreißer entstehen durch Mess- oder Eingabefehler (z. B. 99.999 €/h Stundensatz), legitime Extremfälle (z. B. ein Großkunde mit 100× Standardumsatz) oder seltene Ereignisse (Black Friday vs. normaler Mittwoch). Die richtige Behandlung hängt davon ab, welcher Fall vorliegt.
Erkennungsmethoden
IQR-Methode: alles außerhalb Q1−1,5×IQR oder Q3+1,5×IQR. Z-Score: |z|>3 (Wert mehr als 3 Standardabweichungen vom Mittelwert). Box-Plot-Visualisierung zeigt sie sofort. Für hochdimensionale Daten: Isolation Forest, LOF, DBSCAN.
Was tun mit Ausreißern?
Drei Optionen: (1) Untersuchen. Eingabefehler? Dann korrigieren oder entfernen. (2) Drinlassen mit Hinweis, wenn echt, sind sie Information. (3) Separat analysieren, z. B. „Großkunden“ als eigenes Segment. Niemals stillschweigend abschneiden.
Auswirkung auf Statistik
Mittelwert reagiert stark auf Ausreißer, Median nicht. Standardabweichung ebenso anfällig, IQR robust. In Modellen (Regression, KI) können wenige Ausreißer das Ergebnis komplett verzerren, daher entweder robust-trainierte Modelle (z. B. Huber-Loss) oder explizite Behandlung.
Beispiele aus der Praxis
Beispiel Eingabefehler: In einer Mitarbeiter-Tabelle steht ein Alter von „1995“, vermutlich ein Geburtsjahr-Tippfehler. Korrigieren auf 30 oder als „unbekannt“ markieren, nicht als Mittelwert nutzen.
Beispiel echter Ausreißer: Im B2B-Vertrieb 1 Deal mit 850.000 € unter 200 Deals à ~5.000 €. Mittelwert: ~9.250 €. Median: 4.700 €. Wer mit Mittelwert berichtet, lügt sich in die Tasche. Lösung: Median + separater Hinweis auf den Großauftrag.
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