Cos'è un'anomalia?

Nelle statistiche, un'anomalia, chiamata anche valore anomalo, è un punto dati che si discosta in modo significativo dagli altri punti dati in un set di dati. Le anomalie possono significare una serie di cose, inclusi errori di misurazione, errori di immissione dei dati o la presenza di osservazioni insolite che potrebbero non essere rappresentative della popolazione complessiva.

Le anomalie possono essere identificate graficamente, ispezionando visivamente un grafico dei dati. Possono anche essere identificati numericamente, calcolando una misura di deviazione statistica, come lo z-score o il residuo standardizzato.

La presenza di anomalie in un set di dati può avere un impatto sui risultati dell'analisi statistica ed è importante considerare il loro potenziale impatto quando si conduce l'analisi dei dati. In alcuni casi, potrebbe essere necessario rimuovere le anomalie dal set di dati prima dell’analisi, mentre in altri casi potrebbero essere conservate come preziosi punti informativi.

Ecco alcuni esempi comuni di anomalie:

* In un set di dati relativo ai punteggi dei test degli studenti, un punteggio anormalmente alto potrebbe essere dovuto a un imbroglio, mentre un punteggio anormalmente basso potrebbe indicare uno studente non preparato per il test.

* In un set di dati di dati sulle vendite, una vendita anormalmente alta potrebbe essere dovuta a una promozione speciale o a una vendita una tantum, mentre una vendita anormalmente bassa potrebbe indicare un negozio in difficoltà.

* In un set di dati medici, una lettura anormalmente alta o bassa può indicare una condizione medica che richiede ulteriori indagini.

È importante notare che non tutte le anomalie sono il risultato di errori o osservazioni insolite. In alcuni casi, le anomalie possono essere causate da cambiamenti legittimi nella popolazione sottostante. Ad esempio, in un set di dati sui prezzi delle azioni, un prezzo anormalmente alto potrebbe essere dovuto a un rapporto sugli utili positivo, mentre un prezzo anormalmente basso potrebbe essere dovuto a cattive notizie.

Pertanto, è importante indagare attentamente sulle anomalie prima di trarre conclusioni sul loro significato.