外れ値検出ツール
データを貼り付けると異常値を検出します。IQR は最も頑健、Z スコアは正規分布に近いデータ向け、MAD は外れ値そのものに影響されにくい方法です。
判定方法:
しきい値:
出力内容:
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統計結果
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| 番号 | 元の数値 | 外れ値か | 逸脱度 |
|---|
ツールの紹介と使い方
外れ値（アウトライア）とは、他のデータから明らかに外れている個別の数字です。入力ミスのことも、本当の理由があることもあり、多くの場合いちばん注目すべき数個です。このツールは現場でよく使われる3つの方法でそれらを取り出します。
3つの判定方法：
· 四分位範囲（IQR）—— 最も頑健で普及しています。25パーセンタイルと75パーセンタイルを求め、その差が IQR です。上四分位 + しきい値×IQR を上回るか、下四分位 − しきい値×IQR を下回る値を異常とします（しきい値のデフォルトは 1.5。3 にすると極端値だけを取り出します）；
· Z スコア —— 平均値から標準偏差何個分離れているかを見ます。データが正規分布に近い場合に向きます（しきい値は 2 または 3 が一般的）；
· 中央値絶対偏差（MAD）—— 中央値を中心とし、偏差の中央値で散らばりを測ります。Z スコアよりも極端値そのものに引っ張られにくい方法です（しきい値は 2.5 または 3.5 が一般的）。
注記：「偏り度」は方法によって意味が異なります。IQR 法では IQR 単位の超過倍数（1.5 はちょうどしきい値上）、Z スコア法では |z|、MAD 法では 1.4826×MAD を単位とした偏り倍数です。数値が大きいほど異常で、この列で並べ替えて二次スクリーニングできます。すべての数値は入力順に出力され、元データと行ごとに照合しやすくなっています。散らばりが 0（例: 全データが完全に同じ）の場合は外れ値はありません。
3つの判定方法：
· 四分位範囲（IQR）—— 最も頑健で普及しています。25パーセンタイルと75パーセンタイルを求め、その差が IQR です。上四分位 + しきい値×IQR を上回るか、下四分位 − しきい値×IQR を下回る値を異常とします（しきい値のデフォルトは 1.5。3 にすると極端値だけを取り出します）；
· Z スコア —— 平均値から標準偏差何個分離れているかを見ます。データが正規分布に近い場合に向きます（しきい値は 2 または 3 が一般的）；
· 中央値絶対偏差（MAD）—— 中央値を中心とし、偏差の中央値で散らばりを測ります。Z スコアよりも極端値そのものに引っ張られにくい方法です（しきい値は 2.5 または 3.5 が一般的）。
注記：「偏り度」は方法によって意味が異なります。IQR 法では IQR 単位の超過倍数（1.5 はちょうどしきい値上）、Z スコア法では |z|、MAD 法では 1.4826×MAD を単位とした偏り倍数です。数値が大きいほど異常で、この列で並べ替えて二次スクリーニングできます。すべての数値は入力順に出力され、元データと行ごとに照合しやすくなっています。散らばりが 0（例: 全データが完全に同じ）の場合は外れ値はありません。
操作手順
- データを入力欄に貼り付けます。カンマ、スペース、改行、任意の記号で区切って構いません。
- 「判定方法」を選びます。
- 「判定しきい値」を設定します。数値が小さいほど敏感になり、多くの異常を取り出します。
- 「出力内容」を選びます。すべて列挙（各行で異常かどうかを表示）／外れ値のみ列挙。
- 「区切り文字」を設定し、テキストボックスの出力レイアウトを調整します。
- 開始をクリックすると、結果はテキストボックスと下の表に出力されます（連番／数値／異常か／偏り度）。
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