在使用综合测试仪进行测试工作时，异常测试数据的出现在所难免。这些异常数据若不妥善处理，可能会对整个测试结果的准确性和可靠性产生严重影响，进而误导后续的决策与行动。因此，掌握有效的异常测试数据处理方法至关重要。

异常数据的识别

1. 数据范围判断：综合测试仪通常会针对不同的测试项目设定合理的数据范围。比如在电学参数测试中，电压、电流等参数都有其正常波动区间。若测试数据超出或低于该范围，极有可能是异常数据。例如，某一常规电路的正常工作电压范围为 10V - 15V，若测试值为 5V 或者 20V，便需引起警惕。

2. 数据波动分析：观察数据的稳定性与波动规律。正常情况下，连续多次测试的数据应呈现相对稳定的状态，即使有波动，也应在合理的误差范围内。若数据出现大幅度跳跃，毫无规律可言，这也可能是异常数据的表现。例如，在温度测试中，环境温度无明显变化时，连续测试的温度数据却从 25℃突然跳变到 35℃，之后又回到 25℃，这种波动就不符合正常情况。

异常数据的处理方法

1. 复测：当发现异常数据后，首先应考虑进行复测。这可能是由于测试过程中的偶然因素导致的错误，如测试探头接触不良、测试环境瞬间干扰等。通过重新测试，若能得到与之前正常数据相近的结果，那么之前的异常数据便可判定为偶然误差所致，可以舍弃。例如，在进行电阻测试时，第一次测试结果与理论值相差甚远，重新连接测试线路后再次测试，得到了合理的数据，此时第一次的异常数据就可忽略。

2. 检查测试设备：若复测后数据依然异常，需对综合测试仪进行全面检查。查看仪器的各项设置是否正确，包括量程选择、测试模式等。例如，在进行频率测试时，如果量程设置错误，可能会得到错误的测试数据。同时，检查仪器的硬件是否存在故障，如传感器是否损坏、电路板是否有短路等问题。若发现设备故障，应及时维修或更换相关部件，然后重新进行测试。

3. 数据分析与修正：对于一些确实存在异常但又无法通过复测和设备检查解决的数据，可以运用数据分析方法进行修正。比如利用统计学中的均值、中位数等方法，对一组数据中的异常值进行处理。假设一组测试数据为 10、12、15、18、100，100 明显偏离其他数据，此时可以剔除 100 后，计算剩余数据的均值（10 + 12 + 15 + 18）÷ 4 = 13.75，用这个均值来替代异常数据，以保证整体数据的合理性。但这种方法需要谨慎使用，必须基于对测试对象和数据特点的充分了解。