离群值分析菜单包含的选项用于显示或隐藏特定图，这些图使用以下方法之一测量多元意义上的距离：
|
•
|
T2 统计量
|
图 3.5 离群值示例
“Mahalanobis 离群值距离”图显示每个点与多元均值（重心）的 Mahalanobis 距离。标准 Mahalanobis 距离取决于数据的均值、标准差和相关性的估计值。为每个观测编号都标绘距离。通过突出显示具有最大距离值的点来标识极端多元离群值。详细信息，请参见Mahalanobis 距离测度。
“Jackknife 距离”图显示使用 Jackknife 方法计算的距离。使用均值、标准差和相关性矩阵（不含观测本身）的估计值计算每个观测的距离。当存在离群值时 Jackknife 距离会很有用。在这种情况下，Mahalanobis 距离会失真，往往会隐藏离群值或令其他点看起来比实际上离群。详细信息，请参见Jackknife 距离测度。
T2 统计量
您可以通过从该图的红色小三角菜单中选择保存选项，将所有距离保存至数据表。
注意：没有任何公式与 Jackknife 距离列一同保存。这意味着您修改数据表后不会重新计算该距离。若在数据表中添加/删除列或更改值，请再次选择分析 > 多元方法 > 多元以计算新的 Jackknife 距离。