Hallo,
in deiner angedachten Analyse steckt die Annahme, dass die Werte, die du misst, normalverteilt sind. Ich empfehle Dir, dass zunächst zu überprüfen, am besten, indem du dir den Normal-Quantilen-Plot dazu ansiehst. In Excel geht das so:
Spalte A:
erstelle eine Reihe von 100 aufsteigender Zahlen von 0.01/2 bis 1-0.01/2. Dazu schreibst du in A1 „=0.01/2“, in A2 „=A1+0.01“ und kopierst die Formel von A2 runter bis A100.
Spalte B:
Kopiere hier deine 100 Messwerte rein. sortiere sie aufsteigend.
Spalte C:
Hier kommen die Quantilen der Standard-Normalverteilung hin. Schreibe in C1 „=STANDNORMINV(A1)“ und kopiere die Formel runter bis in C100.
Spalte D:
Die entsprechenden Quantilen deiner Messwerte: Schreibe „=QUANTIL($B$1:blush:B$100;A1)“ in die Zelle D1 und kopiere auch das bis D100 runter.
Plotte Spalte D gegen Spalte C in einem Punkt-XY-Diagramm.
Wenn die Punkte alle etwa auf einer Geraden liegen, dann kannst du davon ausgehen, dass die Messwerte normalverteilt sind. Bilden die Punkte aber eine Kurve oder eine S-förmige Linie, dann stimmt deine Grundannahme nicht und du mußt dir was anderes überlegen.
Wenn die Daten normalverteilt sind, kann man die Parameter („Mittelwert“ und „Standardabweichung“) aus den Daten schätzen. Die Excelfunktionen lauten MITTELWERT und STABW.
Mit Kenntnis dieser beiden Werte kannst du ausrechnen, wo der „6-sigma-Bereich“ liegt und auch feststellen, ob Werte außerhalb liegen. Gibt es solche Werte, sollten die im Normal-Quantilen-Plot schon als Ausreißer erkennbar sein.
Wenn die Daten normalverteilt sind gibt es bessere Methoden, Ausreißer zu identifizieren. zB. den Grubbs-Test (http://de.wikipedia.org/wiki/Ausrei%C3%9Fertest_nach…).
LG
Jochen