20、R语言数据问题处理与转换全攻略

R语言数据问题处理与转换全攻略

1. 数据问题的发现与应对思路

在数据分析过程中，我们常常会遇到各种数据问题，如异常值、非正态分布以及方差不齐等。当发现这些问题后，我们需要采取相应的措施来解决，以确保后续分析的准确性和可靠性。

2. 异常值的处理方法

如果在数据中检测到异常值，在采取行动之前，首先要检查问题案例的数据录入是否正确。若数据无误，主要有以下三种处理方法：
- 移除案例 ：删除产生异常值的个体数据。但只有在有充分理由认为该案例不属于目标抽样总体时才能这样做。例如，在研究影响猫咪咕噜声的因素时，若有一只“猫咪”完全不咕噜，经检查发现它实际上是一只穿着猫咪服装的狗狗，那么就可以排除这个案例，因为它来自不同的总体（喜欢扮成猫咪的狗狗），而非目标总体（猫咪）。
- 数据转换 ：异常值往往会使数据分布产生偏斜，而数据转换有时可以减少这种偏斜，从而降低异常值的影响。
- 更改分数 ：若数据转换失败，可以考虑替换分数。虽然这乍一看似乎有作弊之嫌，但如果要更改的分数极不具有代表性且会对统计模型产生偏差，那么更改分数就是两害相权取其轻的做法。具体有以下几种更改分数的方式：
- 次高分数加一 ：将分数改为数据集中次高分数加一。
- 从z分数转换回来 ：z分数为3.29可视为异常值，我们可以通过重新排列z分数方程（X = (z × s) + X̅）来计算对应z分数为3.29（或3）的分数。即先计算数据的均值（X̅）和标准差（s），已知z为3（或精确为3