Ausreißererkennung verstehen (ROUT-Methode)

BioRender Graphing erkennt automatisch Ausreißer in Ihrem Datensatz, sobald ein Diagramm erstellt wird – eine manuelle Einrichtung ist nicht erforderlich. In diesem Artikel wird erklärt, wie die Ausreißererkennung funktioniert, wie die Ergebnisse zu interpretieren sind und wie Sie die Empfindlichkeit anpassen oder Datenpunkte ausschließen können.

So funktioniert die Ausreißererkennung

BioRender verwendet die ROUT-Methode (Robuste regression und Ausreißerentfernung) zur Ausreißererkennung. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel. ROUT kombiniert eine robuste nichtlineare regression mit einem Rahmenwerk für die False Discovery Rate (FDR), um Datenpunkte zu identifizieren, die wahrscheinlich nicht zur selben Population wie der Rest der Gruppe gehören.

Im Gegensatz zu einfachen Methoden wie dem Grubbs-Test ist ROUT darauf ausgelegt, mehrere Ausreißer gleichzeitig in Datensätzen zu verarbeiten. Die Methode setzt keine perfekt normalverteilten Daten voraus und überschattet einen Ausreißer weniger wahrscheinlich durch das Vorhandensein eines anderen – ein häufiges Problem, das als Maskierungseffekt bezeichnet wird.

Wichtige Anforderungen:

• ROUT wird nur ausgeführt, wenn eine Gruppe mindestens 4 Beobachtungen umfasst – Gruppen mit weniger als 4 Punkten werden übersprungen.
• Es gelten Höchstgrenzen: bis zu 28 Gruppen und 5.000 Beobachtungen pro Gruppe.
• ROUT wird unabhängig innerhalb jeder Gruppe angewendet, nicht auf den zusammengefassten Datensatz.

📌 Warum ROUT? ROUT wird häufig in der präklinischen und biomedizinischen Forschung eingesetzt. Die Methode eignet sich für Datensätze, in denen mehr als ein Ausreißer vorhanden sein kann, und ist daher für die kleinen bis mittelgroßen Gruppengrößen geeignet, die in der experimentellen Biologie typisch sind.

Was Sie sehen werden

Wenn Sie ein Diagramm erstellen, wird die Ausreißererkennung automatisch im Hintergrund ausgeführt. Hier finden Sie die Ergebnisse:

• Die Anzahl der erkannten Ausreißer wird im Bereich „Angezeigte Daten“ unterhalb des Diagramms angezeigt.
• Ausreißer werden in der Datentabelle unterhalb des Diagramms gelb hervorgehoben, damit Sie sie auf einen Blick erkennen können.
• Klicken Sie auf den Link zum Ausreißerbericht, um den vollständigen Bericht zu öffnen. Dieser enthält:
  • Gesamtzahl der analysierten Datenpunkte
  • Anzahl der erkannten Ausreißer
  • Eine Aufschlüsselung der Ausreißer nach Gruppe

Anpassen der Empfindlichkeit mit dem Q-Parameter

Der Q-Parameter steuert, wie streng BioRender Ausreißer kennzeichnet. Er entspricht direkt der maximalen FDR, die Sie zu akzeptieren bereit sind – mit anderen Worten: dem Schwellenwert, ab dem ein Datenpunkt als statistisch unwahrscheinlich genug gilt, um als Ausreißer bezeichnet zu werden.

So passen Sie den Q-Parameter an

1. Öffnen Sie den Ausreißerbericht, indem Sie im linken Bereich darauf klicken.
2. Klicken Sie auf „Einstellungen aktualisieren“.
3. Geben Sie einen Q-Wert zwischen 0,1 und 10 ein.
4. Klicken Sie auf „Erneut ausführen“, um den neuen Schwellenwert anzuwenden und die aktualisierten Ergebnisse anzuzeigen.

💡 Tipp: Das Anpassen von Q ist nützlich, wenn Sie testen möchten, wie grenzwertig ein bestimmter Datenpunkt ist. Wenn beispielsweise ein Punkt bei Q=1 gekennzeichnet wurde, bei Q=0,5 jedoch nicht, handelt es sich um einen marginalen Ausreißer – es lohnt sich, ihn zu untersuchen, aber er ist nicht eindeutig extrem.

Datenpunkte ausschließen

Durch das Erkennen eines Ausreißers wird dieser nicht automatisch aus Ihrer Analyse ausgeschlossen – das entscheiden Sie. BioRender bietet Ihnen zwei Möglichkeiten, damit umzugehen:

Option	So geht’s
Einzelnen Datenpunkt ausschließen	Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf einen beliebigen Datenpunkt im Diagramm – auch auf Datenpunkte, die keine Ausreißer sind – und wählen Sie „Ausschließen“. So können Sie einzelne Punkte vollständig manuell steuern.
Alle erkannten Ausreißer gleichzeitig ausschließen	Verwenden Sie das Kontrollkästchen „Ausreißer ausschließen“ im Ausreißerbericht, um alle gekennzeichneten Ausreißer mit einem Klick ein- oder auszuschließen. Aktivieren und deaktivieren Sie die Option, um Ihr Diagramm mit und ohne Ausreißer zu vergleichen.

📌 Wichtig: Alle hier ausgeschlossenen Datenpunkte werden automatisch auf alle statistischen Analysen angewendet, die Sie für dieses Diagramm ausführen. Sie müssen Ihre Analysen nach dem Ausschließen eines Punkts nicht neu konfigurieren – die Ergebnisse werden aktualisiert und berücksichtigen den Ausschluss.

Bewährte Vorgehensweisen für den Umgang mit Ausreißern

Der Ausschluss von Ausreißern ist eine Entscheidung, die sorgfältig getroffen und transparent dokumentiert werden sollte. 

Hier sind einige Richtlinien:

• Überprüfen Sie zuerst Ihre Skala: ROUT funktioniert am besten, wenn die Werte einer Gruppe ungefähr gleichmäßig oberhalb und unterhalb des Mittelwerts verteilt sind. Wenn Ihre Messungen naturgemäß mehrere Größenordnungen umfassen (Konzentrationen, Fluoreszenz, Expressionsniveaus), sollten Sie vor der Ausreißererkennung eine Logarithmustransformation in Betracht ziehen. Ein deutlicher Hinweis auf eine ungeeignete Skala ist, dass jeder gekennzeichnete „Ausreißer“ auf derselben Seite des Mittelwerts liegt (alle hoch oder alle niedrig).
• Untersuchen Sie die Daten vor dem Ausschließen: Untersuchen Sie immer, warum ein Datenpunkt ein Ausreißer ist, bevor Sie ihn ausschließen. Handelt es sich um einen Messfehler, ein Problem bei der Probenhandhabung oder eine echte biologische Erkenntnis?
• Verwenden Sie Q zurückhaltend: Der Standardwert (Q=1 %) ist für die meisten Experimente geeignet. Wenn Sie Q erhöhen, um mehr Punkte zu kennzeichnen, besteht das Risiko, echte Variationen in Ihren Daten auszuschließen.
• Dokumentieren Sie Ihre Methode: Halten Sie fest, dass BioRender die ROUT-Methode mit einem bestimmten Q-Wert verwendet, und geben Sie an, welche Datenpunkte ausgeschlossen wurden und warum.
• Verwenden Sie den Umschalter zum Vergleichen: Mit dem Kontrollkästchen „Ausreißer ausschließen“ können Sie Ihren Mitarbeitenden oder Prüferinnen und Prüfern die Analyse sowohl mit als auch ohne einbezogene Ausreißer zeigen.