随着大数据时代的到来,样本数据的容量日趋增大且内容愈发复杂,对实证研究的准确性形成了巨大挑战,而计量领域内基于样本数据的离群值识别和处理会减少实证研究中的偏差,有效提升其研究的准确性。本文梳理和评述基于不同类型样本数据模型和估计的离群值识别法,继而提出未来研究的展望。