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后台有人咨询这么一个问题，挺有意思，和大家一起讨论分享！
理论上，如果是实验性研究，受试对象同质性相对较好，同组受试对象间的差异，往往仅是由个体差异导致，而个体差异导致的变异，一般不会太大。
所以，如果一组受试对象，如果出现个别爆表或者低于检出限。一般有如下可能：
情况（一）
实验误差导致，即在对该实验样本进行干预时，发生较大的误差，所以导致爆表或者低于检出限而无法检测。发生这种情况怎么办呢？
1.如果样本量足够大，而仅是出现个别数据爆表/低于检出限，可以考虑删除该实验数据。有心者也可以进行敏感性分析，即删除前和删除后进行两次分析，看结果是否一致或有太大的冲突。
2.如果样本量本身不大，删除后非常可惜。此时可以以爆表的最大值，或者最低检出限录入。但是此时一定注意，统计分析的时候，不能进行参数分析，而只能进行非参数分析。为什么呢？
因为，参数分析是考虑数据的具体取值，而爆表后的数据无从获取，最大值或最小值只是我们的估计值。
为什么可以进行非参数分析呢？因为非参数只考虑数据在分布中的位置，而不是具体数值的大小。对于一组数据，1、2、3、4、5和1、2、3、4、100在非参数分析时结果是一样的。因为100和5在两组数据中的位次都是最大的。
情况（二）
个体变异导致，虽然同组差异是由个体变异导致，而个体变异一般差异不会很大，但是总会出现个别特殊情况，这就是小概率事件。此时统计分析上的操作，和上述一样考虑。
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