Como identificar outliers em um conjunto de dados?

Imagem extraídas do Freepik.com

A identificação de outliers é um dos passos cruciais na análise de dados, especialmente quando buscamos insights confiáveis ​​e úteis. Um outlier, também conhecido como valor atípico, é um ponto de dado que se desvia significativamente da maioria dos outros valores em um conjunto de dados. Detectá-los corretamente pode ajudar a evitar distorções na análise, melhorar a precisão dos modelos preditivos e fornecer uma visão mais clara das tendências.

O que são outliers?

Outliers são valores ou observações em um conjunto de dados que foram beneficiados pela maioria dos outros dados. Esses valores podem ser extremamente altos ou baixos e, geralmente, não seguem o padrão geral do restante dos dados.

Por exemplo, se estivermos analisando a altura de uma população de adultos, a maioria das pessoas terá alturas dentro de um intervalo padrão. No entanto, se uma pessoa tiver uma altura incomumente baixa ou alta, como 1,30 m ou 2,20 m, essas alturas podem ser consideradas outliers.

Importância de identificar outliers

A presença de outliers pode influenciar diversas análises, estatísticas e modelos de aprendizado de máquina. Alguns dos principais impactos incluem:

Média distorcida : Um outlier pode alterar significativamente a média de um conjunto de dados. Por exemplo, se estamos analisando a renda de uma população e alguém no conjunto de dados possui uma renda extremamente alta ou baixa, isso pode distorcer a média da amostra e dar uma ideia errada da distribuição de renda.

Análises estatísticas reveladas : Outliers podem aumentar ou diminuir falsamente a variância e outros parâmetros estatísticos, levando a análises enganosas.

Impacto nos modelos preditivos : Em modelos de aprendizado de máquina, como regressão linear ou redes neurais, a presença de outliers pode influenciar os coeficientes dos modelos, prejudicando a precisão das variações.

Portanto, identificar e lidar com outliers de maneira eficaz é essencial para garantir que as análises e modelos gerem resultados precisos.

Como surgem os outliers?

Outliers podem surgir por diversos motivos, alguns dos quais incluem:

Erros de medição : Isso é comum em conjuntos de dados encontrados manualmente ou por sensores. Erros humanos ou falhas técnicas podem gerar valores incorretos que são muito diferentes dos valores normais.

Variação natural nos dados : Em alguns casos, outliers podem ser legítimos e simplesmente representar uma variação extrema, mas real, dentro do conjunto de dados. Por exemplo, uma empresa pode ter um cliente com uma despesa extremamente alta em um mês específico.

Mudanças no sistema : Mudanças nos processos ou sistemas que geram os dados podem criar outliers temporariamente até que o novo padrão seja previsto.

Coleta de dados contida : Outliers também podem surgir quando há falhas na coleta de dados, como amostras não representativas ou incompletas.

Métodos para identificar outliers

Agora que entendemos a importância de identificar outliers, vamos explorar os métodos mais comuns para essa detecção.

Gráfico de caixa

Um dos métodos mais simples e visuais para identificar outliers é o boxplot. Este gráfico apresenta uma caixa que mostra a mediana e o intervalo interquartil (IQR) dos dados. Qualquer ponto de dado fora de 1,5 vezes o IQR, a partir do primeiro ou terceiro quartil, é considerado um outlier.

O boxplot é especialmente útil porque permite visualizar rapidamente a dispersão dos dados e identificar possíveis valores atípicos de forma intuitiva.

Método do desvio padrão

Este método assume que os dados seguem uma distribuição normal (ou Gaussiana). Ao calcular a média e o desvio padrão, é possível identificar outliers como pontos de dados que se encontram além de três desvios padrão da média. Qualquer valor que esteja acima dos três desvios padrão acima ou abaixo da média é frequentemente considerado um valor atípico.

Análise visual

Em algumas situações, simplesmente traçar os dados em um gráfico de dispersão (gráfico de dispersão) ou em um gráfico de linha pode revelar outliers de maneira óbvia. Isso é particularmente útil quando lidamos com conjuntos de dados pequenos e as ferramentas estatísticas formais podem não ser tão eficazes.

Testes estatísticos

Existem testes estatísticos que podem ser usados ​​para identificar outliers, como o teste de Grubbs e o teste de Dixon. Esses testes são baseados em hipóteses e ajudam a detectar valores atípicos em conjuntos de dados univariados.

Teste de Grubbs : Verifique se a maior ou menor observação em um conjunto de dados é uma exceção em relação ao resto do conjunto de dados.

Teste de Dixon : Usado para detectar outliers em pequenos conjuntos de dados, verificando a razão entre a diferença do valor suspeito e os valores adjacentes.

Análise de distâncias

No caso de dados multivariados, os outliers podem ser identificados com base na distância de um ponto ao centro dos dados. Métodos como a distância de Mahalanobis são frequentemente usados ​​para esse propósito, pois levam em inspeção a transparência entre as variáveis.

Como tratar os outliers?

Após identificar os outliers, o próximo passo é decidir como lidar com eles. Algumas abordagens incluem:

Remoção de outliers

Em muitos casos, é possível simplesmente remover os outliers se eles forem considerados erros ou se forem prejudicados na análise geral. No entanto, essa decisão deve ser tomada com cautela, para não excluir dados válidos.

Transformação dos dados

Outra abordagem comum é transformar os dados, como aplicar uma transformação logarítmica ou quadrada, para reduzir o impacto dos outliers.
 

Imputação de valores

Se os outliers forem resultados de erros de medição, pode ser possível substituir os valores atípicos por valores mais consistentes com o restante dos dados, como a mediana ou média dos valores.

Modelos robustos

Em vez de remover ou ajustar os outliers, alguns analistas preferem utilizar modelos estatísticos robustos, como a regressão robusta, que é menos sensível a valores atípicos.

Identificar e lidar com outliers em um conjunto de dados é uma etapa fundamental para garantir a qualidade das análises e modelos preditivos. A utilização de métodos como boxplot, desvio padrão, testes estatísticos e análise visual pode ajudar a identificar rapidamente valores atípicos, permitindo uma interpretação mais precisa dos dados.

Embora os outliers possam distorcer resultados e análises, tratá-los de forma adequada pode levar a insights mais precisos e significativos, garantindo que as conclusões obtidas com os dados sejam robustas e confiáveis.