PL
Wartości odstające są częstym problemem występującym w zbiorze obserwacji zmiennych ekologicznych i wielokrotnie przyczyniają się do istotnych zmian w końcowej klasyfikacji jakości ekosystemów wodnych. Identyfikacja wartości odstających pozwala ograniczyć różne źródła błędów w monitoringu środowiska, którymi to mogą być człowiek, urządzenia wykorzystywane w badaniach, metoda lub inny czynnik losowy. Niniejsza praca analizuje sposoby weryfikacji wyników w przypadku występowania w nich wartości odstających. W odniesieniu do tego problemu zastosowano wybrane testy statystycznye. Do analiz użyto testów: Q- Dixona, Grubbsa, Hampela, kwartylowy. Testy te były oceniane pod względem czułości detekcji wartości nietypowych. Zbiór danych na którym prowadzone były analizy składał się z comiesięcznych analiz zawartości różnych form azotu oraz fosforu w wodzie. Badania przeprowadzono w 2010 roku na dwóch wielkopolskich rzekach (Głomia i Mogielnica) reprezentujących różny stopień degradacji.
EN
Outliers are a common problem occurring in a set of environmental variables and such the observations often disturb significantly the final classification of the quality of aquatic ecosystems. Identification of outliers can reduce various sources of error in environmental monitoring, which can be caused by a person, equipment or method as well as other random factor. This paper examines how to detect outliers by using some statistical tests. Four tests were analysed: Q-Dixon, Grubbs, Hampel and quartiled. All of them were evaluated in terms of detection sensitivity of typical outliers. The analytical dataset consisted of a monthly analysis of the various forms of nitrogen and phosphorus in the water. The study was conducted Turing the single year (2010) in two rivers in Wielkopolska region (Głomia and Mogielnica) representing different degrees of degradation.