判断异常值方法1：箱型图

箱型图，是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

箱型图无需对数据进行正态分布要求。适用范围广。（判断异常的其他方法比如3西伽马,z分数方法都要求数据服从正态分布。）

识别箱型图数据异常值，如下图所示。

箱型图SPSS操作步骤：分析→描述统计→探索。

绘制图形→茎叶图 不分组 → 选择图形等，如下所示，见标红部分。

分析结果如下图所示：异常值显示为对应日期。此样本数据而且服从正态分布。

箱型图的局限：1.不能提供关于数据分布偏态和尾重程度的精确度量；2.对于批量比较大的数据批，反应的形状信息更加模糊；3.用中位数代表总体评价水平有一定的局限性；