外れ値の判定（四分位範囲・グラブス検定・3σ法）
データの並びを入れると、四分位範囲（IQR）の1.5倍を使う方法、スミルノフ・グラブス検定、平均から標準偏差の3倍はなれているかを見る3σ法の、3つの方法で外れ値を判定します。
くわしい条件を変える（なくても計算できます）
計算方法
四分位範囲（IQR）の方法 データを小さい順に並べ、中央値でちょうど半分に分けたときの、下半分の中央値を第1四分位数（Q1）、上半分の中央値を第3四分位数（Q3）とします。IQR ＝ Q3 − Q1で、Q1 − 1.5×IQRより小さい値、Q3 ＋ 1.5×IQRより大きい値を外れ値とします。
スミルノフ・グラブス検定 平均からいちばん離れた値について、G ＝ ｜その値 − 平均｜ ÷ 標準偏差（標本）を計算し、t分布から求めた棄却限界値より大きければ、外れ値と判定します。
3σ法 平均 − 3×標準偏差から平均 ＋ 3×標準偏差までの範囲の外を外れ値とします。正規分布では、この範囲に全体の99.7%くらいのデータが入ると考えられています。
例：56, 60, 62, 58, 61, 59, 95というデータでは、IQR法とグラブス検定は95を外れ値と判定します。3σ法では外れ値と判定されません（データの数が少ないと、3σ法は外れ値を見つけにくくなります）。
出典：四分位範囲（IQR）による外れ値の判定・3σ法の定義（記述統計における基本的な考え方）、スミルノフ・グラブス検定の棄却限界値（t分布から求める定義式）
よくある質問
外れ値とは？
ほかのデータから大きくはなれた、めずらしい値のことです。入力ミスや、特別な出来事が原因のことがあります。
どの方法を使えばいい？
IQR法は分布の形を仮定しない手軽な方法、3σ法は正規分布に近いデータ向き、グラブス検定は「この1つの値が外れ値かどうか」を統計的に検定したいときに向いています。
外れ値が見つかったらどうする？
すぐに消してよいわけではありません。入力ミスがないか確認し、本当に特別な事情があるデータなら、そのまま残すこともあります。
データが3個や4個ととても少ないときは？
計算はできますが、四分位数や標準偏差が不安定になり、判定の意味が薄くなります。できるだけ多くのデータで判定してください。
グラブス検定で2個以上の外れ値がありそうなときは？
いちばん離れた値を検定して外れ値と判定されたら、その値をのぞいてから、もう一度残りのデータで検定をくり返します。