Outliers em diagramas de dispersão

Os diagramas de dispersão muitas vezes têm um padrão. Chamamos a um ponto de dados de outlier se ele não seguir esse padrão.

Considera o diagrama de dispersão acima, que mostra dados de alunos numa viagem. (Cada ponto representa um estudante.)

Observa que dois pontos não se encaixam muito bem no padrão. Os pontos representam o Tiago e a Sofia.

O ponto que representa a Sofia pode ser considerado um outlier porque a Sofia está a carregar uma mochila muito mais pesada do que o padrão prevê.

O ponto que representa o Tiago pode ser considerado um outlier porque o Tiago está a carregar uma mochila muito mais leve do que o padrão prevê.

Conceito-chave: não há nenhuma regra especial que nos diga se um ponto é, ou não é, um outlier num diagrama de dispersão. Pode ser útil inventar uma definição precisa de "outlier" quando estiveres a realizar estudos mais avançados de estatística, mas por agora não precisas disso.

Para melhor percebermos por que é que determinados pontos podem ser considerados outliers, vamos tentar resolver alguns problemas.

A Marta estava a pesquisar diferentes computadores para comprar. Ela anotou o preço e a taxa de satisfação de uma amostra de computadores. Os dados dela são mostrados no diagrama de dispersão à direita, onde cada ponto é um computador.

Alguns alunos do Ensino Secundário nos EUA fazem um teste chamado SAT antes de se candidatarem à Universidade. O diagrama de dispersão à direita mostra a percentagem dos licenciados em cada estado que fizeram o SAT em $2009\,\text{-}\,2010$2009, start text, negative, end text, 2010 e a média das notas de matemática por estado americano.

Os três pontos identificados poderiam ser considerados outliers.