離群值檢測器
貼上資料後自動挑出異常數字：四分位距（IQR）最穩健，Z 分數適合接近常態分布的資料，中位數絕對偏差（MAD）不容易被極端值本身帶偏。
判定方法:
判定閾值:
輸出內容:
分隔符:
統計結果
下載 CSV
| 序號 | 原數字 | 是否異常 | 偏離程度 |
|---|
工具介紹及使用方法
異常值（離群值）指明顯偏離其他資料的個別數字——可能是錄入錯誤，也可能有真實原因，往往正是最需要關注的那幾個。本工具用三種業界常用方法幫你把它們挑出來。
三種判定方法：
· 四分位距（IQR）—— 最穩健、最常用。先算出 25% 分位與 75% 分位，兩者之差即為 IQR；超出 上四分位 + 門檻×IQR 或低於 下四分位 − 門檻×IQR 的即為異常（門檻預設 1.5，改成 3 只挑極端值）；
· Z 分數 —— 看某個值偏離平均值幾個標準差，適合資料接近常態分布的情境（門檻常用 2 或 3）；
· 中位數絕對偏差（MAD）—— 以中位數為中心、用偏差的中位數衡量離散程度，比 Z 分數更不容易被極端值本身帶偏（門檻常用 2.5 或 3.5）。
說明：「偏離程度」在不同方法下含義不同——IQR 法是以 IQR 為單位的超出倍數（1.5 就是剛好壓在門檻上），Z 分數法是 |z|，MAD 法是以 1.4826×MAD 為單位的偏離倍數；數值越大越異常，可直接按這一列排序做二次篩查。所有數值都按輸入順序輸出，方便與原始資料逐列對照；當離散程度為 0（例如所有資料完全相同）時不會有異常值。
三種判定方法：
· 四分位距（IQR）—— 最穩健、最常用。先算出 25% 分位與 75% 分位，兩者之差即為 IQR；超出 上四分位 + 門檻×IQR 或低於 下四分位 − 門檻×IQR 的即為異常（門檻預設 1.5，改成 3 只挑極端值）；
· Z 分數 —— 看某個值偏離平均值幾個標準差，適合資料接近常態分布的情境（門檻常用 2 或 3）；
· 中位數絕對偏差（MAD）—— 以中位數為中心、用偏差的中位數衡量離散程度，比 Z 分數更不容易被極端值本身帶偏（門檻常用 2.5 或 3.5）。
說明：「偏離程度」在不同方法下含義不同——IQR 法是以 IQR 為單位的超出倍數（1.5 就是剛好壓在門檻上），Z 分數法是 |z|，MAD 法是以 1.4826×MAD 為單位的偏離倍數；數值越大越異常，可直接按這一列排序做二次篩查。所有數值都按輸入順序輸出，方便與原始資料逐列對照；當離散程度為 0（例如所有資料完全相同）時不會有異常值。
操作步驟
- 把資料貼進輸入框，逗號、空格、換行或任意符號分隔都可以。
- 選擇「判定方法」。
- 設定「判定門檻」——數值越小越敏感，挑出的異常越多。
- 選擇「輸出內容」：全部列出（每一列標註是否異常）／只列出異常值。
- 設定「分隔符」以控制文字框輸出的排版。
- 點擊開始，結果輸出到文字框與下方表格（序號／數值／是否異常／偏離程度）。
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