在SPSS软件里有2种不同的删除方法，整条删除和成对删除。
当然，这种方法简单易行，但缺点也很明显，首先我们经常会遇到的情况是观测值很少，这种删除会造成样本量不足，其次，直接删除的观测很多，也可能会改变变量的原有分布，从而造成统计模型不够稳定。
（2）暂且保留，待结合整体模型综合分析
通常我们观测到的异常值，有时在对于整个模型而言，其异常性质并没有观测到的明显，因此最好综合分析一下，像回归分析，我们经常利用残差分布信息来判断模型优劣，残差有没有超出经验范围（+3标准差），呈现什么分布等，另外对于整个模型而言，会有一些指标像Mahalanobis、Cook's、协方差比率等可以提供某条观测或整体的拟合信息，这些指标也会提示分析人员的异常值信息。如果对于整个模型而言，并不是很明显时，建议保留。
（3）如果样本量很小，可以考虑使用均值或其他统计量取代
这不失为一种折中的方法，大部分的参数方法是针对均值来建模的，用均值取代，实际上克服了丢失样本的缺陷，但却丢失了样本“特色”，可以说是不大不小的错误。当然如果是时序数据，用于取代的统计量
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