判断异常值的性质
深入了解数据背景：在处理异常值之前，必须充分了解数据产生的背景和研究目的。异常值可能是真实的极端值，反映了研究对象中的特殊情况或罕见现象。
结合多种因素考量：要综合考虑数据收集的方法、研究对象的特点以及数据的分布规律等因素来判断异常值。不能仅仅依据统计规则就简单地将某些数据点判定为异常值。
记录过程和原因
详细记录处理步骤：无论采取何种方式处理异常值，都要详细记录处理的过程。如果是修正异常值，需要记录原始值、修正后的数值以及修正的依据，如数据录入错误的具体情况或者正确的计算方法。如果是删除异常值，要记录被删除数据点的详细信息，包括其在数据集中的位置、原始数值以及删除的原因。这样可以保证数据处理过程的可追溯性，方便后续的检查和验证。
说明处理的合理性：在研究报告或数据分析文档中，清晰地解释为什么要对异常值进行处理以及处理方式的合理性。这有助于其他研究人员理解数据处理过程对研究结果的可能影响。
评估对结果的影响
重新分析数据：在处理异常值后，需要重新进行数据分析。观察处理异常值前后统计结果的变化，如均值、标准差、相关性系数、回归模型的系数等统计指标的改变情况。如果处理异常值后结果发生了显著变化，需要进一步分析这种变化是否符合研究预期，是否会影响研究结论的可靠性。
进行敏感性分析（可选）：对于一些关键的研究，如果时间和资源允许，可以进行敏感性分析来评估异常值对结果的影响程度。敏感性分析是指在包含和不包含异常值的情况下分别进行分析，比较两种情况下结果的差异。
遵循伦理和研究规范
确保数据真实性和完整性原则：处理异常值的过程不能违背数据真实性和完整性的基本原则。不能为了得到符合预期的结果而随意删除或修改异常值。任何处理行为都应该是基于合理的原因和科学的方法，以保证研究结果能够真实地反映研究对象的实际情况。
符合研究伦理和道德要求：在处理涉及人类或动物实验的数据异常值时，需要遵循相应的研究伦理原则。
