格拉布斯
格拉布斯准则 P214附件1-3 格拉布斯准则的临界值G (a，n) 表nana
0.050.010.050.01
3456789101112131415161.1531.4631.6721.8221.9382.0322.1102.1762.2342.2852.3312.3712.4092.4431.1551.4921.7491.9442.0972.2212.3232.4102.4852.5502.6072.6592.7052.74717181920212223242530354045502.4752.5042.5322.5572.5802.6032.6242.6442.6632.7452.8112.8662.9142.9562.7852.8212.8542.8842.9122.9392.9632.9873.0093.1033.1783.2403.2923.336
例：使用格拉布斯准则检验以下 n = 6个重复观测值中是否存在异常值：0.82；0.78；0.80；0.91；0.79；0.76。1、计算：算术平均值 2、计算各个观测值的残差 为： 0.01；-0.03；-0.01；0. 10；-0.02；-0.05；3、实验标准偏差 s = 0.0534、其中绝对值最大的残差为0. 10，相应的观测值x4 =0.91为可疑值xd，则：5、按P=95％=0.95，即a = 1-0.95= 0.05，n=6，查表得：G(0.05，6) = 1.82； ＞ 6、可以判定 xd =0.91为异常值，应予以剔除。7、在剔除xd =0.91后，剩下n = 5个重复观测值，重新计算算术平均值为0.79，实验标准偏差 s = 0.022 并在5个数据中找出残差绝对值为最大的值xd=0.76：| 0.76—0.79 | = 0.03再按格拉布斯准则进行判定：1.67 可以判定0.76不是异常值。
异常值又叫离群值。
经典误差理论曾把异常值叫粗大误差。现代（近几十年），人们认识到异常值不是有规律可循的误差，就改了称呼。但人们认为异常值不是客观的反映，要去掉，这是一致的。故有不少专家提出各种判别准则，来确定异常值，以便剔除异常值。 在各种判别法则中，以“3倍标准差准则”流行最广，它好记好用。
我认为：对异常值，不能一舍了之；要认真对待、认真分析，妥善处理。我认为异常值不能舍弃，因此，各种严格的判别，都没有必要。特殊的数，一看便知。本例中的数，该按正常值处理。
1 考察异常值是必然的，还是读数错误或是外界干扰等所致。考察办法是进行次数加倍的实验。异常值不再出现，视为无异常。
2 经证实异常值是客观存在，就要找原因。如是测量手段的问题，要换所用测量仪器；如是被测对象的问题，就计入测量结果。
3 研究工作中，异常值，有时是新的客观存在的反映，对人们是一种提示，很可能有新发现。核弹用的氢同位素，就是从氢原子量测量的异常值的分析中发现的。
4 当测量手段的误差远小于被测量的变化时，是统计测量。统计测量不允许剔除异常数据。著名的阿仑方差，就不剔除任何异常数据。
5 计量是统计测量，计量中不能剔除异常数据。有异常数据，就该判定被检测量仪器不合格。（详见拙作《史氏测量计量学说》第1章、第9章，本栏目中有。）
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