Excel排序函数实现、格布拉斯（Grubbs）检验法和Q检验法

格布拉斯检验法：

格布拉斯检验法是用来做什么的？判断是否需要剔除可疑值。

可疑值一般会影响数据统计的结论，大部分情况下，可疑值的剔除基于经验行为，

假设一组平行数据：

0.997，1.235，1.221，1.148，1.276，1.129，1.461

可能0.997作为可疑值剔除，也可能1.461作为可疑值剔除，那是不是需要全部剔除呢？

这里就需要格布拉斯检验法，

首先要排序，但不需要严格排序，只要找出最大值和最小值即可，对应Excel的函数为“=MAX（数值）”和“=MIN（数值）”，此例可为：

最大值公式为：=MAX(0.997,1.235,1.221,1.148,1.276,1.129,1.461)；结果为：1.461；

最小值公式为：=MIN(0.997,1.235,1.221,1.148,1.276,1.129,1.461)；结果为：0.997。

第二步确定计算平均值、标准偏差并确定可疑值：

平均值为：=AVERAGE(0.997,1.235,1.221,1.148,1.276,1.129,1.461)；结果为：1.210；

标准偏差：=STDEV.S(0.997,1.235,1.221,1.148,1.276,1.129,1.461)；结果为：0.144；

将最大值和最小值与平均值比较，选择极差最大的值为可疑值，此处选择为：1.461。

第三步计算G值，公式如下：

即：G=（1.461-1.210）/0.144=1.743。

第四步确定置信区间，常用为0.95，确定数据量，本次数据量为7，查格布拉斯临界值表，得到G(n)如下：

确定G(n)为1.938，G

Q检验法：

适用于数据量＜10个的时候，可疑值的判断。

首先排序，严格排序：

第一步需要排序，排序为上面的两个表格，因为怕图小，所以切开来上传的，参考的时候可以将两个图合在一起就是完整的排序思路。

第二步，选择可疑值，这里可以是人工筛选，也可以参照格布拉斯法选择可疑值。

依旧参考格布拉斯检验给出的数据，计算最大值和最小值的极差，Excel公式为：=MAX(0.997,1.235,1.221,1.148,1.276,1.129,1.461)-MIN(0.997,1.235,1.221,1.148,1.276,1.129,1.461)=0.464

第三步，如果确定可疑值为1.461，则按照Q检验法第一步中排序与1.461最相邻的一个值（1.235）进行极差计算，为0.226。

第四步，计算Q值，为两个极差相除，可疑值与邻近值的极差/最大值与最小值的极差，本例为：0.226/0.464=0.487。

第五步，确定置信区间，常用为0.95，确定数据量，本次数据量为7，查Q临界值表，得到Q(n)如下：

确定Q(n)为0.59，Q