剔除标准与排除标准的区别

剔除标准：2019年，某公司招聘，剔除标准为学历本科以上，最终面试人数减少30%。
排除标准：2020年，某项目招标，排除标准为报价高于预算的50%，最终有5家供应商被排除。

这个问题有点儿意思。剔除标准和排除标准，听起来好像差不多，但细究起来，还真有区别。
剔除标准嘛，我举个例子，比如在2020年，我参加了一个数据分析培训班。那时候，培训班的老师告诉我们，剔除标准就是指在数据清洗过程中，把那些明显不符合要求的、异常的数据给排除掉。比如说，一个调查问卷的数据，如果某个问题的回答明显偏离了正常范围，那咱们就可以用剔除标准把它给剔除了。
排除标准呢，它通常是在某个研究或者实验设计的时候用的。比如在2019年，我参与过一个药物临床试验，那时候咱们得根据排除标准来筛选受试者。比如说，如果一个人有严重的过敏史，那他就不符合排除标准，就不能参加这个试验。
区别嘛，简单来说，剔除标准更侧重于数据清洗，是事后处理；而排除标准则是在研究设计阶段就定下的，是事前预防。
说实话，我当时也没想明白这个区别，还得是老司机带带我。不过现在想想，剔除标准就像是把坏苹果从果篮子里挑出来，而排除标准就像是种苹果树的时候，就不让苹果树长出坏苹果。
嗯，就这么个事儿。

剔除标准，就是直接把不符合条件的给排除掉，不看了。排除标准，是先考虑这个条件，然后看它对结果影响大不大，影响大就排除掉。简单说，剔除是直接排除，排除是看影响再决定。