异常值在统计分析中可能会对结果产生严重影响。首先，异常值会扭曲数据的分布和平均数等统计量，导致对整体数据特征的误判。其次，异常值可能会显著影响统计模型的拟合结果，使模型不稳定或不准确。在回归分析中，异常值可能会导致参数估计值产生较大偏差，降低模型预测的准确性。另外，在一些基于距离计算的算法中，异常值可能会对结果产生较大影响，影响数据聚类或分类的准确性。因此，为了保证统计分析结果的可靠性，通常需要对数据中的异常值进行识别和处理，可以通过删除异常值、替换为合适值或使用鲁棒的统计方法来应对异常值的影响。
