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- Métodos gráficos, como caixas 🗝 plotadas e diagramas de dispersão;

- Métodos estatísticos, como o método de Z-score e o método de medidas de distância;

- Métodos 🗝 robustos, como a média mediana e o método do quartis truncado.

Valores atípicos podem ser importantes em análises estatísticas, pois podem 🗝 influenciar significativamente os resultados de uma análise, especialmente se a amostra for pequena. Por isso, é importante detectar e lidar 🗝 com valores atípicos de forma apropriada, dependendo do objetivo da análise e dos dados em questão.