Выбросы в данных могут повлиять на представление о явлении при анализе следующим образом:

• Исказить общие результаты и привести к ошибочным выводам. 1 Выбросы оказывают непропорционально большое влияние на статистические показатели, например, выборочные среднее и стандартное отклонения могут изменить свои значения при наличии даже одного выброса. 4
• Сократить информацию, содержащуюся в источнике данных или процедуре их генерации. 4
• Ухудшить качество моделей машинного обучения. 3 Выбросы мешают алгоритмам обучаться и не дают построить хорошее решающее правило. 5

Однако в некоторых случаях выбросы могут дать важную информацию, которую необходимо учитывать в процессе исследований. 4 Например, они могут быть индикаторами проявления редких явлений, требующих дальнейшего изучения. 4

Таким образом, выявление и анализ выбросов ведёт к более полному пониманию изучаемых процессов и более глубокому анализу данных, что в итоге приводит к более достоверным выводам. 4