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在统计学中，Dixon的Q检验或简单的Q检验用于识别和拒绝异常值。假设正态分布，根据Robert Dean和Wilfrid Dixon以及其他人的说法，这个测试应该在数据集中谨慎使用，并且不要超过一次。要对错误数据应用Q测试，请按增加值的顺序排列数据并按定义计算Q：
其中的差距是绝对差问题的异常和最近的数它之间。如果Q > Q 表，其中Q 表是对应于样本大小和置信水平的参考值，则拒绝可疑点。请注意，使用Q测试只能从数据集中拒绝一个点。
示例
考虑数据集：
现在按顺序重新排列：
我们假设0.167是异常值。计算Q：
有10个观测值和90％置信度，Q = 0.455> 0.412 = Q 表，因此我们得出结论，0.167确实是异常值。然而，置信度为95％，Q = 0.455 <0.466 = Q 表 0.167不被视为异常值。这意味着对于这个例子我们可以90％确定0.167是异常值，但我们不能确定95％。
McBane指出：Dixon提供的相关测试旨在搜索多个异常值，但它们的使用频率低于旨在消除单个异常值的r 10或Q版本。
表
该表总结了双尾 Dixon Q检验的极限值。
优点：
对数据值中只存在一个异常值时，效果良好。
缺点：
当异常值不止一个且出现在同侧时，检验效果不好。
尤其同侧的异常值较接近时效果更差，易遭受到屏蔽效应。