外れ値（中央の赤い点） 外れ値（はずれち、英: outlier）は、統計学において、他の値から大きく外れた値のこと。測定ミス・記録ミス等に起因する異常値とは概念的には異なるが、実用上は区別できないこともある。ロバスト統計では、外れ値に対しての頑健性確保を重視する。 英語のoutlierには「他より著しく異なるため一般的結論を導けない人や物や事実」を指す意味もある[1][2]。 外れ値かどうか検定したい標本について、偏差を不偏標準偏差で割った検定統計量 を求め（x1 は標本値、μ は平均、σ は標準偏差）、この値（両側検定をする場合はこの絶対値）が有意点より大きいかどうかで検定する。 簡単な方法では、2または3を有意点とする。つまり、μ ± 2–3 σ の外なら外れ値とする。 より精密には、正規分布を仮定して、スミルノフ・グラブス (Smirnov‐Grubbs) 検定を使う。サンプルサイズ